Cada vez me cuesta más aceptar esa idea cómoda de que la tecnología es solo una herramienta en nuestra sociedad. Me parece ingenua. Lo que veo, lo que vivimos, es otra cosa: detrás de muchas de nuestras decisiones opera el poder de los algoritmos, moldeando comportamientos, percepciones y formas de relacionarnos con el mundo. Y lo más inquietante es que muchas veces ni siquiera lo notamos.

Todo esto lo pude entender y analizar cuando escribí el libro Gestos, tecnologías y sociedades, con la Editorial Politécnico Grancolombiano. Esa intuición dejó de ser una sospecha y se volvió evidencia. No se trataba de percepciones aisladas, sino de patrones claros que ya estaban reorganizando la vida cotidiana.

Lo primero que tenemos que entender es la fractura silenciosa que vivimos, porque el tiempo y el espacio dejaron de ser lo que eran. Hoy vivimos en la presión constante del “ahora o nunca”, en una simultaneidad que no deja margen para procesar lo que ocurre. Todo ocurre al mismo tiempo, y esa velocidad no solo transforma lo que hacemos, sino cómo pensamos, sentimos e incluso cómo habitamos la realidad.

Pero el cambio más profundo no es ese. Es entender que esta transformación no es solo cultural, también es económica. Los datos y la atención se convirtieron en el centro del sistema. Ya no somos solo usuarios, somos materia prima. Comportamientos, emociones y hábitos: todo se registra, se procesa y se convierte en valor dentro de arquitecturas algorítmicas que no son neutrales.

Y ahí aparece una de las tensiones más inquietantes: estamos rodeados de información, pero cada vez más desorientados. El dato reemplaza al relato y la acumulación sustituye al sentido. Sabemos más cosas, pero entendemos menos. Y eso impacta cómo decidimos, cómo participamos y cómo construimos lo común.

El poder de los algoritmos en la forma en que pensamos y tomamos decisiones

Lo veo en lo cotidiano, en el aula, en las conversaciones: discursos polarizados, información manipulada y emociones activadas estratégicamente. Las redes no son solo espacios de encuentro, son escenarios de poder donde algoritmos invisibles organizan lo que vemos, jerarquizan lo que importa y, muchas veces, determinan lo que creemos que es verdad.

Y, sin embargo, quedarnos en una lectura fatalista sería insuficiente. También hay fracturas en el sistema. El activismo digital ha demostrado que la tecnología puede abrir espacios de resistencia, movilizar causas y reconfigurar discusiones públicas.

Ahí es donde, como profesor, siento que está el punto clave. No se trata de aceptar o rechazar la tecnología, como si fuera una decisión simple. Se trata de comprenderla críticamente, de interrogarla, de dejar de ser usuarios pasivos para asumir que estamos atravesados por estructuras que influyen en lo que pensamos que somos.

Porque si algo me dejó claro este proceso es que la tecnología no está afuera, ni es inocente. Está redefiniendo la comunicación, reorganizando el poder y reconfigurando la vida misma. Y lo más importante es que, si no nos detenemos a cuestionarla, alguien más ya decidió por nosotros qué ver, qué pensar y hasta qué creer.

Imagen: Generada con IA (ChatGPT)

En el debate sobre TikTok y la política en Colombia, durante mucho tiempo se asumió que la plataforma era solo una herramienta de entretenimiento. Sin embargo, hoy resulta evidente una realidad incómoda. Ya no estamos eligiendo únicamente con ideas, sino dentro de un sistema diseñado por algoritmos. La red social dejó de ser una simple vitrina digital y se convirtió, silenciosamente, en un espacio que también distribuye poder político.

En una investigación realizada en el Politécnico Grancolombiano analicé la presencia digital de candidatos en elecciones en Colombia, así como su alcance, interacción y la manera en que sus contenidos circulaban en TikTok. Encontré un patrón reiterativo. En la mayoría de los casos, los candidatos ganadores tenían una mayor visibilidad dentro de la plataforma.

Lo más revelador fue descubrir que no necesariamente triunfaba quien tenía mejores propuestas, sino quien comprendía con mayor precisión la lógica de circulación digital. La política, sin decirlo abiertamente, comenzó a premiar la adaptación tecnológica más que la solidez del discurso o la profundidad de las ideas.

Un ejemplo evidente ocurrió cuando Gustavo Petro y Rodolfo Hernández utilizaron la plataforma para difundir sus propuestas de una forma más atractiva, informal y alejada de los códigos tradicionales de la política. Ambos comprendieron que la atención digital responde a dinámicas distintas a las de los medios convencionales y adaptaron su comunicación a ese entorno.

TikTok y política en Colombia y el algoritmo en la competencia electoral

Ahí es donde la tecnología se convierte en protagonista. La plataforma no funciona como los medios tradicionales. No reconoce autoridad, no prioriza la trayectoria y tampoco valida la experiencia política. Lo que realmente premia es la reacción. Cada “me gusta”, cada segundo de retención y cada comentario alimentan un sistema que decide qué contenido se amplifica y cuál desaparece.

Por eso esta red social no es solamente una herramienta de entretenimiento. Se convirtió en una arquitectura de visibilidad que termina transformándose en un escenario de competencia electoral. Y esa dinámica cambia por completo las reglas del juego, porque la política deja de competir en argumentos y comienza a competir por atención.

En lugar de construir discursos largos o debates complejos, muchos candidatos empiezan a adaptarse a una lógica de videos cortos, emocionales, simples y altamente consumibles. No se trata de una casualidad, sino del resultado de un entorno diseñado específicamente para capturar tiempo y maximizar la interacción constante de los usuarios.

La aplicación es mucho más que una herramienta tecnológica. Es una interfaz que moldea la circulación del mensaje político. Y cuando la interfaz determina la visibilidad, también condiciona qué se dice, cómo se dice y, en muchos casos, qué termina siendo importante para la conversación pública.

Otro hallazgo rompe una idea profundamente arraigada en la política tradicional. El territorio pierde centralidad. La visibilidad ya no depende exclusivamente de la plaza pública o de las estructuras partidistas, sino de la circulación digital. Esto democratiza parcialmente el acceso, pero también redefine las formas de ejercer el poder político.

Hoy un candidato puede construir relevancia sin una base territorial sólida, siempre que entienda cómo insertarse en la lógica del algoritmo. La capacidad de interpretar las dinámicas digitales empieza a ser tan importante como la experiencia política o la estructura electoral tradicional.

Algoritmos, redes sociales y democracia digital

Y ahí aparece el gran dilema de nuestro tiempo. Celebramos la apertura que ofrece el ecosistema digital, pero pocas veces discutimos la dependencia que también genera. El algoritmo aprende de nuestras interacciones, perfila emociones y anticipa reacciones. No solo organiza información. También condiciona la forma en que consumimos la política y participamos de ella.

Como consecuencia, la conversación pública se vuelve cada vez más personalizada, fragmentada y menos colectiva. Cada usuario recibe contenidos distintos, reforzando intereses, emociones y percepciones particulares. La política deja de construirse en espacios comunes y comienza a desarrollarse dentro de burbujas digitales cada vez más cerradas.

En ese contexto, considero que la discusión no debería centrarse en si TikTok es bueno o malo. La verdadera pregunta es qué ocurre cuando el debate democrático empieza a adaptarse a un sistema tecnológico que no controlamos y cuyos criterios de funcionamiento permanecen opacos para la mayoría de los ciudadanos.

Pensar que la tecnología es neutral es, quizás, uno de los errores más grandes de nuestra época. Y si algo dejó esta investigación es una certeza incómoda. En el siglo XXI, las campañas políticas no solo se diseñan… también se programan.

Imagen: Generada con IA (ChatGPT)

En conversación con ENTER.CO, el especialista plantea que la inteligencia artificial dejó de ser una herramienta visible para convertirse en una capa silenciosa que influye en lo que vemos, elegimos y hasta en cómo trabajamos. No se trata de un futuro hipotético. Es algo que ya ocurre, todos los días.

El ejemplo más evidente está en el consumo de información. Al abrir una aplicación de noticias o una red social, el contenido que aparece no responde únicamente a la actualidad, sino a una selección previa hecha por sistemas automatizados. Esos sistemas priorizan lo que consideran relevante para cada usuario, según su comportamiento y preferencias.

Pero la influencia va más allá. En plataformas de empleo, filtros automáticos deciden qué perfiles avanzan en un proceso de selección. En servicios financieros, modelos predictivos determinan el nivel de riesgo de una persona. Incluso en el comercio electrónico, el orden de los productos no es neutral: responde a estrategias diseñadas para incentivar ciertas decisiones.

Cwaik insiste en que el problema no es el uso de inteligencia artificial, sino la falta de conciencia sobre su alcance. Muchas de estas dinámicas pasan desapercibidas porque están integradas en la experiencia cotidiana. El resultado es una sensación de autonomía que no siempre corresponde con lo que ocurre detrás de pantalla.

Esa falta de visibilidad también tiene consecuencias en el trabajo. Algunas empresas ya utilizan inteligencia artificial para evaluar desempeño, asignar tareas o definir promociones. Sin una revisión constante, estos sistemas pueden replicar sesgos o tomar decisiones difíciles de explicar para quienes se ven afectados.

Pensar antes de aceptar lo que sugiere la máquina

Para Cwaik, delegar decisiones de forma automática puede reducir la capacidad de análisis, sobre todo cuando la tecnología ofrece respuestas rápidas y personalizadas.

El riesgo no está en consultar una herramienta, sino en hacerlo sin cuestionamientos. Si cada elección pasa por un sistema automatizado, la reflexión individual empieza a quedar en segundo plano.

Frente a esto, propone cambios simples. Preguntarse por qué aparece cierto contenido, buscar fuentes distintas a las habituales y detenerse antes de seguir una recomendación son prácticas que ayudan a recuperar control. No requieren conocimientos técnicos, pero sí una actitud más activa frente a la tecnología.

También advierte sobre el efecto de las burbujas de información. Cuando los algoritmos filtran lo que se consume, es más difícil encontrarse con ideas que contradigan las propias. Esto no implica necesariamente desinformación, pero sí una visión limitada de la realidad.

Estas ideas serán el eje de la charla inaugural que Cwaik presentará en Innovattek 2026, el evento que se realizará el 21 de abril en el JW Marriott de Bogotá. La agenda incluye discusiones sobre inteligencia artificial, empresas y ciberseguridad, con participación de expertos del sector tecnológico.

ENTER.CO habló con el conferencista en la antesala del encuentro. Su mensaje, más que una advertencia, es una invitación a mirar con más atención lo que ocurre cada vez que una pantalla sugiere qué hacer después.<

 

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La enciclopedia más grande de Internet le ha dado un portazo en la cara a la IA. Wikipedia informó que, en adelante, ha prohibido el uso de IA generativa al momento de escribir o editar los artículos en su sitio web.

En la publicación aseguran que el motivo principal es que el uso de estas herramientas viola muchas de las políticas actuales de Wikipedia.

Wikipedia en español vs. Wikipedia en inglés: el uso de la IA

Algo que muchas personas pueden no saber es que la plataforma no funciona como un monopolio de información en el que todas las versiones operan de la misma forma. En vez de eso, cada sitio de Wikipedia se gestiona con sus propias reglas e independencia.

La prohibición de artículos creados con IA, por ejemplo, fue anunciada para la versión en inglés del sitio. Sin embargo, la versión en español de Wikipedia (que con seguridad es la que muchos utilizarán) permite de manera abierta el uso de modelos de lenguaje grande (o LLM por sus siglas en inglés) dentro del portal.

Una justificación sencilla para entender estas filosofías diferentes está en la manera en la que se usa la tecnología en cada una de estas versiones. La edición en español está, en su mayoría, construida a través de la traducción de entradas en otros idiomas. De hecho, la mayor diferencia reside en el contenido enfocado en figuras o temas de interés para comunidades hispanohablantes.

Es por esta razón que un LLM es mucho más práctico para este tipo de entradas que requieren traducir o adaptar contenido existente.

La lucha de Wikipedia contra la enshittification por la IA

El término enshittification, acuñado por el escritor Cory Doctorow, describe el ciclo de vida de las plataformas digitales donde primero son buenas para los usuarios, luego abusan de ellos para beneficiar a los socios comerciales y, finalmente, abusan de estos últimos para maximizar sus propios beneficios antes de morir. En el contexto actual, se refiere a cómo la integración forzada de IA generativa está degradando la calidad de las búsquedas y servicios web solo para inflar valoraciones bursátiles.

Frente a la inundación de contenido sintético que prioriza la cantidad sobre la calidad, han surgido movimientos como Human-Only y diversas iniciativas de certificación de contenido. Estas comunidades promueven el uso de sellos o metadatos que garantizan que un artículo, ilustración o código ha sido creado íntegramente por personas.

El objetivo es crear un ecosistema digital paralelo donde el valor resida en la intención y la experiencia humana, permitiendo a los usuarios filtrar el ruido generado por bots que actualmente satura los motores de búsqueda y las redes sociales.

Finalmente, el activismo legal y el desarrollo de herramientas de autodefensa digital han tomado protagonismo. Proyectos como Nightshade o Glaze permiten a los artistas envenenar sus obras digitalmente para que, si una IA intenta procesarlas sin permiso, el modelo de aprendizaje se confunda o se rompa. Estos esfuerzos, sumados a las presiones por legislaciones de transparencia algorítmica, forman un frente de resistencia que busca obligar a las Big Tech a reconsiderar su estrategia de implementar IA a toda costa, priorizando de nuevo la utilidad real para el ser humano.

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Cuando me preguntan por qué decidí sumergirme en el debate sobre la regulación de la inteligencia artificial y la responsabilidad civil, suelo responder con una paradoja: mientras más autónomos se vuelven los sistemas, más abandonado queda el debate sobre quién responde cuando algo sale mal.

Y no hablo solo de fallas técnicas; hablo de decisiones algorítmicas que alteran vidas, sesgan oportunidades o incluso vulneran derechos fundamentales. En una investigación que realicé en el Politécnico Grancolombiano, revisé casi 500 estudios teóricos sobre ética e IA. Seleccioné 52 que abordaban de manera rigurosa la responsabilidad civil en este campo.

¿Qué encontré? Un consenso creciente sobre la urgencia de regular, pero una falta de acuerdo aún mayor sobre cómo hacerlo. Hay una ansiedad compartida: los desarrollos tecnológicos avanzan con tal velocidad que las estructuras legales apenas si logran entenderlos, mucho menos regularlos.

Esto no es solo un problema jurídico; es una cuestión profundamente ética. El ideal de que la moral debe preceder a la técnica parece hoy un lujo impracticable. Sin embargo, esperar a que la tecnología “madure” para pensar su regulación es, en el mejor de los casos, ingenuo; y, en el peor, peligroso.

Uno de los hallazgos más reveladores de mi investigación fue la necesidad de mecanismos de responsabilidad claros, incluso si aún no tenemos plena certeza sobre el grado de autonomía de un sistema.

Aquí surge una propuesta polémica, pero cada vez más debatida: otorgar personalidad jurídica a ciertas aplicaciones de IA, no para humanizarlas, sino para garantizar un marco legal que permita la compensación por daños y evite la impunidad algorítmica.

Ahora bien, ¿a quién debería exigírsele rendición de cuentas? ¿Al desarrollador, al usuario, al algoritmo? La investigación apunta a una solución intermedia: instaurar auditorías internas y externas, con reportes accesibles para los usuarios. No se trata solo de vigilar, sino de construir confianza.

Lo que realmente me inquieta no es solo la falta de regulación, sino la falta de ética en su ausencia. Las aplicaciones de IA ya deciden a quién contratar, qué tratamiento ofrecer, a quién patrullar o qué contenido mostrar. Y, aunque no tengan intención, sí tienen impacto.

En este punto quiero ser clara: no estoy diciendo que haya un único camino, pero sí creo que podemos avanzar hacia una IA confiable si exigimos marcos normativos coherentes, especialmente en contextos como el latinoamericano, donde los derechos fundamentales están más expuestos a la desigualdad estructural.

La IA no es neutral: reproduce los sesgos de quienes la crean y valida los criterios de quienes la implementan. Por eso no basta con exigir ética en el código; hay que exigir ética en el poder. Y el poder, en esta era, muchas veces habla en lenguaje de datos.

Quizá el mayor desafío no sea técnico ni legal, sino político. ¿Tenemos la voluntad de poner límites a una tecnología que promete eficiencia, pero que puede erosionar silenciosamente nuestra autonomía, intimidad y dignidad?

Desde mi rol, lo que puedo decir, después de revisar años de literatura y contrastar decenas de propuestas, es que la regulación de la inteligencia artificial no puede ser una ocurrencia tardía ni una indulgencia voluntaria; debe ser una construcción colectiva, interdisciplinaria y, sobre todo, profundamente humana.

Porque, al final, el algoritmo no absuelve. Y, si no hay responsabilidad clara, la injusticia quedará en la sombra de un código que nadie se atreve a cuestionar.

Imagen: Generada con IA /ChatGPT

El origen de este fenómeno se remonta a los años cuarenta, cuando B. F. Skinner estudió los sistemas de recompensa y observó que el comportamiento se intensificaba cuando la gratificación era impredecible, un patrón conocido como refuerzo intermitente. Ese mismo principio sostiene hoy el scroll infinito: aunque no todo el contenido es relevante, basta con que aparezca algo llamativo —una noticia alarmante o un video impactante— para activar la dopamina y mantener el ciclo.

Este modelo se potencia con los cambios en los hábitos de consumo. Fernando Echeverri, Head of Engineering de intive, explicó que las audiencias más jóvenes demandan contenido corto, vertical y pensado para el desplazamiento continuo, lo que llevó a los medios a automatizar clips a partir de archivos tradicionales. El crecimiento de plataformas como Instagram y TikTok refleja esta tendencia, especialmente en Colombia, donde el 93,0% de las personas usa redes sociales y dedica en promedio 3 horas y 25 minutos diarios, según DataReportal.

Scroll infinito y economía de la atención

En cualquier caso, todas compiten por el mismo recurso: el tiempo de atención, en un consumo que ya no es pasivo. Echeverri explicó que “los jóvenes no solo consumen contenido, sino que se involucran en las conversaciones que lo rodean”, al punto de que, en muchos casos, “los comentarios se vuelven tan relevantes como el contenido mismo”.

Según señaló, las plataformas empezaron a explorar dinámicas sociales como reacciones o recomendaciones basadas en la actividad de la red cercana del usuario. En el centro de esta disputa están los algoritmos, sistemas opacos que aprenden del comportamiento y priorizan aquello que genera mayor interacción dentro de los feeds.

Estos sistemas no operan con neutralidad. Amplifican emociones intensas porque producen más clics, comentarios y compartidos, reforzando dinámicas de visibilidad desigual. Estudios publicados en Science han demostrado que pequeños cambios en la priorización del contenido pueden acelerar la polarización política y emocional, influyendo directamente en la percepción de la realidad.

A esto se suma la dificultad de encontrar contenido relevante dentro de catálogos cada vez más amplios. Echeverri reconoció que “ayudar a los usuarios a encontrar lo que buscan seguía siendo un desafío tanto para plataformas de streaming como para medios digitales”, incluso cuando el volumen de información disponible continúa creciendo.

FoMO, métricas y el uso consciente de la tecnología

Los primeros usos de chatbots con inteligencia artificial mostraron un cambio de enfoque. “Las plataformas empezaron a moverse de la predicción hacia la conversación natural”, explicó Echeverri, permitiendo que, en lugar de adivinar intereses, los sistemas habiliten espacios donde el usuario expresa directamente lo que necesita y cómo quiere descubrir contenido.

Como ejemplo, contó que en intive desarrollaron un agente conversacional de descubrimiento de noticias para una editorial reconocida, donde “el usuario podía comenzar con temas amplios y refinar los resultados mediante diálogo”, mientras el sistema se adaptaba a la intención y las preferencias declaradas.

Estos modelos buscan sostener la atención de otra forma. Según Echeverri, las primeras señales indicaron que el descubrimiento guiado ayudaba a prolongar la permanencia y reducir la fuga de usuarios sin depender de estímulos extremos, aunque el doomscrolling persiste impulsado por el FoMO, que empuja a revisar constantemente qué está pasando y evitar el scroll infinito.

Todo ocurre en un mismo dispositivo: el celular, que funciona como despertador, herramienta de trabajo y fuente principal de información y entretenimiento. Este cambio también obligó a redefinir cómo se mide el éxito, ya que “los indicadores tradicionales estaban evolucionando” y comportamientos como el binge watching podían interpretarse como alto nivel de engagement, mientras un consumo fragmentado sugería lo contrario.

Además, Echeverri señaló que las plataformas comenzaron a tratar el sentimiento en redes sociales como un focus group en tiempo real, usando esas señales para ajustar campañas, estrategias de marketing e incluso decisiones creativas durante la producción, en un entorno donde la disponibilidad constante reduce la tolerancia al aburrimiento y dificulta la concentración sostenida, especialmente en adolescentes.

Imagen: Robin Worrall / Unsplash

Vivimos un momento crucial en la historia de la justicia. La inteligencia artificial no solo ha irrumpido en los juzgados, sino que se ha convertido en el eje de una transformación tecnológica que promete agilizar procesos, reducir cargas operativas y optimizar el sistema judicial.

Sin embargo, detrás del discurso de la eficiencia tecnológica, se esconde un riesgo mayor: deshumanizar las decisiones judiciales. ¿Estamos dispuestos a que un algoritmo, sin empatía ni contexto, tenga injerencia en los derechos fundamentales de las personas?

Hoy, herramientas como PretorIA en Colombia, Prometea en Argentina o Sócrates en Brasil son parte del ecosistema judicial digital. Estas soluciones tecnológicas asisten en tareas como gestión documental, redacción automatizada y búsqueda inteligente de jurisprudencia.

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En principio, parecen inofensivas, pero si no trazamos límites éticos y normativos claros, pronto podríamos vernos ante un sistema que delega en la IA decisiones que requieren juicio humano; y eso no es innovación, es una amenaza.

La Corte Constitucional de Colombia, en la sentencia T-323 de 2024, fue categórica: ninguna inteligencia artificial puede reemplazar al juez natural. El Consejo Superior de la Judicatura, en el Acuerdo 12243, reconoció el valor de estas tecnologías, pero también advirtió sus riesgos.

El mensaje es claro: la IA puede ser una aliada tecnológica, pero nunca debe ser protagonista en la toma de decisiones judiciales. Porque juzgar no es solo aplicar la norma; es interpretar, ponderar y comprender los matices de cada caso. Es decidir con base en la ley, pero también en la dignidad humana.

La IA, por más sofisticada que sea, no puede entender el dolor de una víctima ni la injusticia detrás de una formalidad procesal. Esa sensibilidad no se programa, esa se cultiva con experiencia, ética y humanidad.

En Colombia, el uso de IA en la Rama Judicial empieza a regularse con avances importantes, pero persisten riesgos evidentes: desde la protección de datos personales hasta el peligro de que un algoritmo, sin supervisión, influya en sentencias.

La Corte Suprema de Justicia ha delineado deberes para los funcionarios: no usar IA para valorar pruebas, evitar introducir datos sensibles y mantener siempre el control humano. Y, sin embargo, muchos aún ven estas herramientas como soluciones mágicas que reemplazan el criterio.

La justicia necesita transformarse, pero no a cualquier costo. Automatizar tareas repetitivas, sí; sustituir la conciencia jurídica, no. Necesitamos formación ética para quienes operan estas tecnologías y un compromiso real con el respeto a los derechos fundamentales.

Los organismos internacionales ya lo han dicho. UNESCO, OCDE y la Comisión Europea coinciden en que la inteligencia artificial debe desarrollarse bajo principios de transparencia, rendición de cuentas, equidad y control humano. Se trata de asegurarnos de que esos sistemas respeten lo que nos hace humanos.

La preocupación es que la promesa de eficiencia nos lleve a aceptar sin crítica que la tecnología lo resuelva todo. Que dejemos de cuestionar el impacto de un algoritmo en un fallo judicial. Y que renunciemos, poco a poco, a la esencia misma del derecho: proteger la dignidad humana en cada decisión.

El reto no es técnico, es ético. ¿Queremos una justicia que escuche o que calcule? ¿Una justicia que mire a los ojos o que lea patrones de datos? La IA puede ser útil, pero no infalible; puede ayudar, pero no decidir. Mientras esa línea se respete, podremos hablar de un sistema moderno.

Imagen: Generada con IA / ChatGPT

Hoy, muchas jóvenes construyen su imagen corporal bajo la influencia constante de algoritmos. Las redes sociales no solo muestran cuerpos, los moldean. En ese entorno digital, la comparación se vuelve inevitable y la insatisfacción, casi automática. Esto resume lo que muchas jóvenes viven hoy: una lucha silenciosa entre su cuerpo real y el cuerpo que creen que deberían tener, según lo que ven en redes sociales.

Como psicóloga, he trabajado con adolescentes que enfrentan trastornos de la conducta alimentaria (TCA), y puedo decir con certeza que la tecnología está jugando un papel cada vez más determinante en cómo se construyen (y se destruyen) las percepciones corporales. Las redes sociales no solo muestran cuerpos, los moldean, los jerarquizan y los convierten en moneda de validación.

En una investigación reciente investigación que realicé gracias a la alianza entre el Politécnico Grancolombiano y la Unidad de Trastornos de la Conducta Alimentaria de la Clínica de Inmunología y Genética (CIGE) de Medellín, encontramos que el 48% de las pacientes con TCA identificaban la insatisfacción corporal como el principal detonante de su trastorno.

¿Y qué alimenta esa insatisfacción? En muchos casos, la exposición constante a imágenes idealizadas, filtradas y editadas que circulan en plataformas como Instagram, TikTok y Pinterest. La belleza se ha vuelto algoritmo, y el cuerpo, un proyecto de edición infinita.

Lo más preocupante es que estas plataformas no solo muestran contenido, lo priorizan. Si una joven interactúa con perfiles de modelos o influencers, el sistema le mostrará más de lo mismo. Es una cámara de eco visual que refuerza estereotipos y excluye la diversidad. La delgadez extrema se presenta como éxito, la piel perfecta como salud, y la validación digital como autoestima.

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En la muestra clínica que analizamos, el 68% de las pacientes reportaban seguir patrones restrictivos en su alimentación, y el 49% presentaban conductas de atracones. Muchas de ellas habían intentado bajar de peso con pastillas o dietas extremas, influenciadas por retos virales o consejos de “gurús” digitales. La tecnología, lejos de ser solo una herramienta, se ha convertido en un detonante silencioso de conductas de riesgo.

Además, el 35% de las pacientes mencionaron ideación suicida, y el 34% habían intentado suicidarse. Los principales detonantes: desregulación emocional, comentarios críticos sobre su apariencia y conflictos familiares. Pero detrás de esos factores, muchas veces hay una pantalla que amplifica el malestar, que compara, que exige, que nunca descansa.

No se trata de satanizar la tecnología. De hecho, en el mismo estudio, vimos que un modelo de intervención interdisciplinaria (que incluye psicología, nutrición, medicina y psiquiatría) puede lograr tasas de remisión superiores al promedio internacional. Pero para que estos tratamientos sean efectivos, necesitamos entender que el entorno digital también debe ser intervenido.

Sé que la prevención empieza por reconocer que los TCA no son solo una cuestión de comida, sino de identidad, de imagen, de presión social. La tecnología puede ser aliada, pero también puede ser espejo distorsionado. Si no enseñamos a mirar con criterio, muchas jóvenes seguirán viéndose con ojos ajenos, creyendo que su valor depende de un filtro, de un número en la balanza o de un algoritmo que nunca las muestra tal como son.

En este contexto, también es urgente repensar el papel de los influencers y creadores de contenido. Muchos de ellos, sin formación en salud, promueven dietas extremas, productos milagrosos o rutinas de ejercicio que no solo son ineficaces, sino peligrosas. La viralización de estos mensajes, amplificada por algoritmos que premian lo llamativo sobre lo responsable, contribuye a normalizar conductas que pueden derivar en trastornos graves. La regulación de este tipo de contenidos debería ser parte de la conversación sobre salud digital.

Imagen: Generada con IA / ChatGPT

Muchas veces en clase escucho a las jóvenes estudiantes diciendo que sienten que son feas… pero solo cuando están en Instagram. ¿Cómo puede una aplicación hacernos sentir menos valiosos? ¿Qué está pasando en la mente de nuestras jóvenes cuando la tecnología se convierte en espejo?

Como psicólogo, he visto cómo las redes sociales han transformado la forma en que las personas se perciben a sí mismas. Pero como docente, me preocupa especialmente el impacto que esto tiene en adolescentes y jóvenes. Hoy, la fealdad no se define por rasgos físicos, sino por filtros, algoritmos y métricas de popularidad.

Las plataformas digitales han creado un nuevo estándar de belleza: uno que no existe en la vida real. Las imágenes que vemos están editadas, curadas, iluminadas y, muchas veces, manipuladas por inteligencia artificial. Sin embargo, el cerebro no distingue entre lo real y lo virtual cuando se trata de comparación social. Y ahí es donde empieza el problema.

La investigación que realicé hace poco en el Politécnico Grancolombiano “Malestar subjetivo en jóvenes con autopercepción de fealdad residentes en Medellín (Colombia)” revela que muchas jóvenes construyen su identidad corporal a partir de lo que ven en redes. No es solo una cuestión de autoestima, es una reconfiguración profunda del yo. La tecnología, lejos de ser neutral, está moldeando la percepción de belleza con criterios que responden más al mercado que a la salud mental.

Lo más inquietante es que esta percepción de “fealdad” no surge de una evaluación interna, sino de una lógica externa: ¿cuántos likes tengo?, ¿me comentaron?, ¿me compartieron? La validación se ha digitalizado. Y cuando no llega, el silencio se interpreta como rechazo.

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Además, los algoritmos no solo muestran contenido, lo priorizan. Si una joven interactúa con perfiles de modelos, influencers o celebridades, el sistema le mostrará más de lo mismo. Es una cámara de eco visual que refuerza estereotipos y excluye la diversidad. La belleza se vuelve homogénea, y todo lo que se salga de ese molde, parece incorrecto.

Lo que antes era una conversación íntima frente al espejo, hoy se ha convertido en una exposición pública constante. Las jóvenes no solo se ven a sí mismas, sino que se ven a través de los ojos de un sistema que premia la perfección digital. Esta hiperexposición genera una presión silenciosa pero persistente: verse bien no es suficiente, hay que verse “mejor que ayer” y “mejor que todas”. La tecnología ha convertido la belleza en una competencia infinita.

Como sociedad, estamos delegando a las plataformas tecnológicas el poder de definir lo que es bello, deseable y aceptable. Y eso tiene consecuencias. Aumentan los trastornos alimenticios, la ansiedad social, la dismorfia corporal. Las consultas psicológicas ya no giran solo en torno a relaciones familiares o académicas, sino a cómo “verse bien en redes”.

Pero no todo está perdido. La misma tecnología que genera estos impactos puede ser usada para revertirlos. Hay cuentas que promueven la aceptación corporal, algoritmos que pueden ser entrenados para mostrar diversidad, y espacios digitales donde la belleza no se mide en likes. El reto está en educar para el uso consciente, crítico y emocionalmente saludable de las redes.

Desde la psicología, sabemos que la identidad se construye en relación con el entorno. Y hoy, ese entorno está mediado por pantallas. Si no intervenimos desde la educación, la salud mental y la política pública, corremos el riesgo de que generaciones enteras crezcan creyendo que su valor depende de una imagen filtrada.

Como ciudadano digital, estoy convencido de que la belleza no puede depender de un filtro. Porque si dejamos que la tecnología defina cómo debemos vernos, corremos el riesgo de olvidar quiénes somos.

Imagen: Generada con IA / ChatGPT

Eliminar tus cuentas en redes sociales no es técnicamente difícil, pero sí exige atención porque el algoritmo no quiere que te vayas; las plataformas hacen todo lo posible para disuadirte, ocultando las opciones de eliminación, proponiendo desactivaciones temporales y complicando el proceso con pasos confusos; si estás decidido a cortar el vínculo, tendrás que seguir un procedimiento diferente en cada red social y acá te explicamos cómo hacerlo una por una.

Meta: Facebook, Instagram, Threads y Meta AI

Meta pone a tu disposición un Centro de cuentas, un punto centralizado desde el cual podés gestionar todos los perfiles vinculados como Facebook, Instagram, Threads y Meta AI. Para acceder, entrá desde cualquiera de esas aplicaciones y dirigite a la sección Datos personales → Propiedad y control de la cuenta → Desactivación o eliminación, y seleccioná la cuenta que deseás procesar (Facebook, Instagram o Threads).

Una vez que inicias el proceso de eliminación, comienza un periodo de gracia de 30 días, durante el cual tu cuenta queda oculta pero no eliminada. Meta advierte que si vuelves a iniciar sesión dentro de esos 30 días se cancela automáticamente tu solicitud. Además, se señala que la eliminación completa puede prolongarse hasta 90 días para borrar todos los datos del sistema.

Te recomendamos descargar tu información antes de comenzar, si deseas conservarla: desde el Centro de cuentas, en la sección de Tu información y permisos → Exportar o descargar tu información, podrás obtener fotos, mensajes, historial de actividad, datos de publicidad y más.

WhatsApp: más que mensajería

Aunque WhatsApp no está completamente integrado al Centro de cuentas de Meta en todos los países, puedes eliminar tu cuenta directamente desde la aplicación. Para hacerlo, ve a Ajustes → Cuenta → Eliminar mi cuenta, ingresa tu número en formato internacional y confirma la acción. Este proceso elimina tu cuenta de todos los dispositivos, borra tu historial de mensajes, te elimina de todos los grupos y suprime las copias de seguridad almacenadas en Google Drive o iCloud.

WhatsApp advierte que esta acción es definitiva e irreversible, incluso si la realizas por error. Además, la eliminación completa puede tardar hasta 90 días, ya que es posible que se conserven copias temporales por motivos técnicos, legales o de recuperación ante fallos.

Ten en cuenta también que WhatsApp elimina automáticamente cualquier cuenta tras 120 días de inactividad, lo que significa no haberte conectado durante ese periodo, aunque la aplicación siga instalada en tu dispositivo.

Antes de proceder, se recomienda realizar una copia de seguridad de tus chats y archivos, especialmente si deseas conservar información importante.

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TikTok: cierre con confirmación

En TikTok, puedes eliminar tu cuenta directamente desde la app. Ingresa a Perfil → Configuración y privacidad → Cuenta → Desactivar o eliminar cuenta → Eliminar cuenta y sigue los pasos que incluyen la confirmación de identidad y la solicitud de código de verificación.

La plataforma te permite descargar tus datos antes de confirmar, como videos, historial o configuración.

Una vez iniciada la eliminación, tu cuenta se desactiva temporalmente durante 30 días; durante ese período permanece oculta y es posible reactivarla ingresando nuevamente. Si deseas evitar la reactivación accidental, se recomienda desinstalar la aplicación del teléfono después de completar el proceso.

X (ex‑Twitter): la cuenta no desaparece tan rápido

Desde tu configuración en X, puedes desactivar tu cuenta con unos pocos clics: Menú → Configuración y privacidad → Tu cuenta → Desactivar la cuenta, e ingresar tu contraseña para confirmar la acción.

Una vez desactivada, la cuenta permanece inactiva y oculta durante 30 días, y si vuelves a iniciar sesión dentro de ese período, se reactiva automáticamente.
Si no inicias sesión durante esos 30 días, la cuenta se elimina permanentemente de los sistemas de X. Sin embargo, la empresa puede conservar ciertos registros técnicos (como direcciones IP o logs de actividad) por un tiempo adicional, según se detalla en su política de privacidad, para fines de seguridad, legales o administrativos.

También puedes descargar tu historial y archivos desde la sección “Tus datos” o “Download archive” dentro de la app o la web antes de desactivar la cuenta. Si quieres eliminar publicaciones masivas, existen herramientas externas como TweetDelete, que te permiten borrar tus tuits en bloque.

Bluesky, LinkedIn, Snapchat y Truth Social

Cada plataforma sigue un procedimiento distinto para eliminar tu cuenta:

• En Bluesky: Inicia sesión en la app o versión web, ve a Configuración → Cuenta → Eliminar cuenta, solicita un código de confirmación por correo, ingresa ese código junto con tu contraseña y confirma la eliminación. También puedes desactivar la cuenta temporalmente desde la misma sección. La desactivación no tiene límite de tiempo y es reversible en cualquier momento.

• En LinkedIn: Desde la aplicación o el navegador web, pulsa tu foto de perfil, selecciona Configuración y privacidad → pestaña “Preferencias de cuenta” → “Gestión de la cuenta” y luego “Cerrar cuenta”. Debes indicar un motivo, ingresar tu contraseña y confirmar para iniciar el cierre permanente.

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• En Snapchat: Si usas un dispositivo iOS puedes eliminar tu cuenta desde la app: ve a tu perfil, toca el ícono de ajustes y luego en “Account Actions” selecciona “Delete Account”, ingresa tus credenciales y confirma. Para Android o desde navegador, debes acceder a accounts.snapchat.com e iniciar sesión, ir a “Delete my account”, ingresar datos de acceso y confirmar. Tras la solicitud, la cuenta queda desactivada por 30 días; si no inicias sesión durante ese periodo, se elimina definitivamente.

• En Truth Social: Abre la app o versión web, accede al menú de configuración o “Más opciones”, luego a la sección de cuenta y elige “Delete Account”. Ingresa tu contraseña y confirma seleccionando el botón rojo. La cuenta se desactiva primero y se elimina tras 30 días, con opción de reactivación durante ese lapso.

YouTube: contenido bajo tu cuenta de Google

Para eliminar por completo tu canal de YouTube sin afectar tu cuenta de Google (como Gmail y otros servicios), inicia sesión, accede a YouTube Studio → Configuración → Canal → Configuración avanzada, y al final selecciona “Eliminar contenido de YouTube”. Luego elige entre ocultar temporalmente el canal o eliminar todos los elementos de forma permanente. Esta acción borra videos, comentarios, listas de reproducción, suscripciones e historial, y no puede revertirse.

Si necesitas eliminar toda tu cuenta de Google —incluyendo Gmail, Google Drive, Google Fotos y otros servicios— debes hacerlo desde tu perfil de Google, en la sección Datos y privacidad → Eliminar tu cuenta de Google. Esto afectará tu canal de YouTube, ya que está vinculado al Google Account. Google recomienda descargar tus datos con Google Takeout antes de proceder.

Consideraciones: datos, plazos y descargas

Eliminar una cuenta no siempre implica que tus datos desaparezcan de inmediato. Muchas plataformas retienen información por motivos legales, técnicos o comerciales. Lo recomendable es descargar una copia de tus datos antes de comenzar el proceso. Las opciones suelen estar en “Tu información” o “Privacidad”. Además, una vez que desactivás una cuenta, evitá volver a iniciar sesión durante el período de espera, o se cancelará la eliminación.

Imagen: Generada con IA / ChatGPT

El sistema de recomendaciones de Netflix funciona como una suerte de espejo que refleja tus hábitos de visualización. Es decir, cada vez que ves una película o serie, le das “Me gusta” o simplemente la ves completa, el algoritmo la toma en cuenta para ofrecerte algo similar. Además, si tienes el hábito de calificar o hacer listas, el sistema también las incorpora en sus predicciones.

Sin embargo, lo que ocurre con el tiempo es que tus gustos cambian, o peor aún, si compartes tu cuenta con amigos o familiares, las recomendaciones se mezclan y el sistema empieza a mostrarte contenido que ya no te interesa. O, quizás, el simple hecho de ver algo diferente (por ejemplo, un documental sobre ciencia ficción cuando en realidad prefieres comedias) puede hacer que las sugerencias de Netflix pierdan el rumbo.

El algoritmo también puede volverse algo “pegajoso”, es decir, sigue recomendándote contenido basado en lo que has visto hace meses, incluso si ya no lo disfrutas. ¿Te gustaría tener una segunda oportunidad para reiniciar ese ciclo y recibir contenido fresco y alineado con tus gustos actuales? Aquí te explicamos cómo.

Paso a paso para reiniciar el algoritmo de Netflix

Primero lo que tienes que saber es que, para reiniciar el algoritmo, necesitarás acceder a Netflix desde un ordenador o dispositivo móvil. Lamentablemente, no puedes hacer esto desde un Smart TV.

Desde el computador:

• Accede a tu perfil: Inicia sesión en Netflix desde el navegador de tu PC o laptop y
  selecciona el perfil en el que deseas realizar el cambio.
• Ir a la configuración de la cuenta: Haz clic sobre tu foto de perfil en la esquina superior derecha y selecciona la opción “Cuenta”.
• Editar configuración: En el menú de configuración, haz clic en “Editar configuración”.
• Actividad de visualización: Dirígete a “Actividad de visualización”, donde verás un registro de todo lo que has visto.
• Ocultar contenido: Puedes eliminar títulos específicos o, si prefieres un reinicio total,
  selecciona “Ocultar toda mi actividad de visualización”. Esta es la opción definitiva para reiniciar el algoritmo.
• Confirmar: Finalmente, haz clic en “Sí, ocultar toda mi actividad de visualización”.

Recuerda que este proceso es irreversible, por lo que una vez que ocultes tu historial, no podrás recuperar esas recomendaciones anteriores.

Desde el celular:

• Accede al perfil: Abre la aplicación de Netflix en tu móvil e inicia sesión.
• Menú de configuración: Dirígete a “Mi Netflix” y luego pulsa sobre las tres líneas horizontales en la esquina superior derecha para acceder a las opciones.
• Configuración de cuenta: Entra en “Cuenta” y, en la sección de “Configuración de datos y privacidad”, selecciona “Actividad de visualización”.
• Ocultar contenido: Al igual que en el ordenador, puedes eliminar todo el contenido o seleccionar “Ocultar toda” para reiniciar el algoritmo.
• Confirmar: Toca “Sí, ocultar toda mi actividad de visualización” para confirmar.

¿Qué pasa después de reiniciar el algoritmo?

Una vez que reinicies el algoritmo, Netflix volverá a empezar desde cero y las recomendaciones que recibas serán mucho más ajustadas a tus intereses actuales. Tendrás la oportunidad de redescubrir géneros, títulos y categorías que quizás no habías considerado antes. Si antes sentías que tus sugerencias estaban demasiado estancadas o no acertaban con lo que te gustaba, este reinicio puede ser justo lo que necesitas para hacer de tu experiencia en Netflix algo más emocionante.

¿Con qué frecuencia debes reiniciar el algoritmo?

Aunque no hay una regla escrita sobre esto, muchos usuarios recomiendan hacerlo al menos una vez al año, especialmente si tus hábitos de visualización cambian significativamente. Así, te aseguras de que las sugerencias se mantengan frescas y de acuerdo con lo que realmente te interesa ver.

Recuerda, también puedes crear un perfil nuevo si prefieres un reinicio total del sistema sin perder el acceso a tu cuenta principal.

¿Y si no quiero eliminar mi historial?

Si no te atreves a eliminar todo tu historial, otra opción es simplemente crear un nuevo perfil en Netflix. Este nuevo perfil comenzará desde cero, sin ninguna de las influencias anteriores, lo que te permitirá disfrutar de recomendaciones personalizadas que se alineen mejor con tus gustos actuales.

Imagen: Imagen generada con IA/Gemini

La revista científica Eureka asegura que los investigadores analizaron más de 80.000 anuncios políticos en Facebook e Instagram antes de las elecciones federales alemanas de 2021.

Estos anuncios fueron puestos por partidos de todo el espectro político y generaron más de 1.100 millones de impresiones durante una elección con más de 60 millones de votantes elegibles.

La investigación publicada en PNAS Nexus, explica que al investigar las desigualdades de las campañas en línea, emergieron discrepancias significativas en la efectividad de la publicidad y la intensidad con la que los anuncios llegaban a sus objetivos, favoreciendo a los grupos más extremistas.

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“Los datos recopilados revelan que más del 70% de los partidos utilizan perfiles de usuarios en sus anuncios. Además, el cálculo de las variaciones en los costes publicitarios (impresiones por euro gastado) muestra que no todos los partidos obtienen los mismos resultados con el mismo presupuesto. El partido de extrema derecha AfD es el más eficaz, con anuncios casi seis veces más eficientes que sus competidores que invirtieron el mismo presupuesto. Los Verdes son el partido menos rentable”, reseña Eureka.

Francesco Pierri, investigador del grupo de investigación Data Science, dice que “El mayor éxito de su publicidad podría explicarse por el hecho de que los temas políticos incendiarios promovidos por los partidos populistas tienden a atraer mucha atención en las redes sociales. En consecuencia, los algoritmos favorecerían los anuncios de campaña con ese contenido”.

El documento también revela que la discrepancia entre la audiencia objetivo y la audiencia real alcanzada por todos los partidos. Mientras que la mayoría de los partidos tendían a llegar a una audiencia más joven de lo esperado, ocurrió lo contrario con la extrema derecha.

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“Vemos un sesgo sistemático en la distribución de los anuncios políticos de los diferentes partidos. Si se dirigen a un público específico o envían mensajes contradictorios sobre cuestiones políticas a diferentes grupos, esto puede limitar la participación política de los grupos desfavorecidos”, continúa Pierri.

Y continúa: “Peor aún, los algoritmos utilizados por las plataformas no permiten verificar si implican sesgos en la distribución de anuncios. Si, por ejemplo, algunos partidos pagan sistemáticamente precios más altos que otros por anuncios similares, esto daña la competencia política. Necesitamos una mayor transparencia por parte de las plataformas en lo que respecta a la publicidad política para garantizar unas elecciones justas y sin concesiones”.ç

Imagen: Archivo ENTER.CO

Wix, la plataforma para el desarrollo web basada en la nube, anunció que solo bastará con escribir cómo quieres crear tu sitio web para tener uno hecho a tu medida, a través del Generador de sitios con IA.

Avisai Abrahami, Co-Fundador y CEO Wix, reveló que pronto la nueva herramienta será la “próxima generación de creación de sitios web (…) ChatGPT genera el texto mientras generamos el diseño y las imágenes del sitio web”, explicó.

El ejecutivo aseguró que no se trata de plantillas predeterminadas, sino que cada usuario tendrá oportunidad de diseñar su página a la medida, según las necesidades, a través de inteligencia artificial y algoritmos avanzados.

“El diseño y la maquetación se ajustan completamente al contenido del sitio”, pero ahí no queda todo cuando quieras, por alguna razón editar tu sitio, puede solicitar a la herramienta que realice los cambios.

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Como dijimos anteriormente, el Generador de sitios con IA pronto será lanzado, sin embargo, Abrahami anunció nuevas funciones que ya están disponibles para los usuarios de Wix.

La primera tiene que ver con AI Text Creator, básicamente es un chatbot que te ayudará a crear contenido para tu página en minutos. “Proporciona una breve descripción del sitio web que desea crear y ChatGPT creará el texto y el contenido para todo el sitio”, señala.

En tanto a diseño Wix, dice que la nueva función te puede ayudar a cambiar el diseño de tus secciones, es decir te brindará la posibilidad de rediseñar partes de tu sitio web con un solo clic.

Por último, el CEO aseguró que AI Image Creator bastará describir que imagen quieres y éste generará una imagen única para tu sitio.

Imagen: Captura de pantalla

El algoritmo informático fue desarrollado por el científico Parham Aarabi quien trabaja en la Universidad de Toronto. El algoritmo de Inteligencia Artificial puede almacenar y recordar información estratégicamente, igual que el cerebro humano. Por su parte, el profesor de Ingeniería eléctrica e informática Edward S. Rogers SR. Creó una herramienta que le saca el máximo provecho al algoritmo.

Los estudios realizados sobre el ser humano han demostrado que el cerebro tiende a priorizar los eventos más recientes sobre los más lejanos. Así mismo, enfatizamos en los recuerdos que consideramos más importantes y comprimimos una narración larga a lo netamente esencial. “Por ejemplo, hoy recuerdo que despedí a mi hija para ir a la escuela, le prometí que le devolvería el dinero a alguien y le prometí que leería un trabajo de investigación”, dice Aarabi. “Pero no recuerdo cada segundo de lo que experimenté”.

Aarabi y su equipo han configurado la herramienta de IA utilizando una interfaz simple basada en el correo electrónico. Ésta, se encarga de recordarle a los participantes, la información más importante basada en la prioridad algorítmica y un índice relevante de palabras clave. Se espera que el proyecto admita herramientas que procesen el lenguaje natural para ayudar a las personas con pérdida de memoria; de esta manera, podrán tener una ruta de seguimiento de la información clave.

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“La mayoría de la gente piensa que la IA es más un robot que un ser humano”, dice Aarabi, quien además presentará el proyecto esta semana en la Conferencia de la Sociedad de Ingeniería en Medicina y Biología del IEEE en Glasgow. Tal y como comenta el desarrollador de la IA, en un pasado, las computadoras dependían netamente de quien las utilizaba. Es decir, necesitaban que alguien les diera las ordenes exactas sobre lo que se debía o no almacenar. Pero esto ha cambiado gracias a las técnicas de inteligencia artificial (IA), en temas como el aprendizaje profundo y las redes neuronales, la tecnología se ha volcado hacia enfoques “más confusos”.

El profesor comenta que la herramienta pretende trabajar con las personas con pérdida de memoria de manera que “Les ayuda a recordar las cosas de una manera muy humana, muy suave, sin abrumarlos. La mayoría de las ayudas para la gestión de tareas son demasiado complicadas y no son útiles en estas circunstancias”. Si quieres probar la herramienta, podrás hacerlo, solo debes enviar un correo a mem@roya.vc para obtener todas las instrucciones.

“Yo mismo lo he estado usando”, comentó Aarabi. “El objetivo es poner la demostración en manos de las personas, ya sea que estén lidiando con una degradación significativa de la memoria o simplemente con las presiones cotidianas, y ver qué comentarios obtenemos. Los próximos pasos serían construir alianzas en el cuidado de la salud para realizar pruebas de una manera más integral”.

Imagen: Pexels

Nvidia anunció el desarrollo de una nueva forma de entrenar sistemas de inteligencia artificial llamada discriminación adaptativa aumentada o ADA, por sus siglas en inglés. Por un lado, este nuevo modo de entrenamiento no necesita un rango tan amplio de datos; por otro, según los investigadores, se puede usar en diferentes tareas.

Usualmente, el sistema consiste en dos redes neuronales que compiten entre ellas. Una será la generadora y la otra la discriminadora; este se conoce como redes generativas adversarias o GAN. A continuación, te dejamos el video que lo explica de manera oficial el contraste entre métodos.

Con este nuevo método, uno de los problemas más constantes al tener una base limitada de datos usando GAN que tienen los científicos e investigadores podría ser solucionado, explica el portal Engadget. Se trata del sobreajuste (overfitting), que es cuando el sistema no tiene suficiente información para entrenar de manera efectiva a la red neuronal.

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En el pasado, una de las formas de solucionar esto, era rotando, pixelando y creando formas distorsionadas de cierta información –conocido como aumento de datos–. El problema es que, el sistema neuronal aprendía a imitarlo en lugar de generar algo nuevo. Con el sistema discriminación adaptativa aumentada, el sistema hace algo similar, pero de manera adaptativa, es decir que los cambios se hacen de manera selectiva y exacta para evitar el sobreajuste.

Con este nuevo método, los expertos aseguran que a nivel medicinal podría tenerse más posibilidades de que la inteligencia artificial aprenda reconocer trastornos neurológicos cerebrales raros con mayor eficacia, gracias, precisamente, a que son raros. Nvidia dará más detalles sobre este método muy pronto.

Imagen: Markus (Vía Pexels). 

Desde que programo, hace muy poco tiempo, he estado explorando estas acciones en el día a día que, si se aplican diferente, llevarán a resultados diferentes. Decidir entre uno u otro camino es lo que hacen los informáticos con frecuencia, así que sus herramientas podrían ser de interés para cualquier persona. “Por más insignificante que sea una tarea, siempre hay una mejor manera de hacer las cosas”, me decía un compañero con el que estudio C. Y para ahorrar tiempo o espacio en el clóset, serviría pensar una lista propia de pasos ordenados de forma lógica.

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Por eso, la metodología de Holberton propone a sus estudiantes enfrentar problemas todos los días. Porque para un programador es clave desarrollar estas habilidades antes que aprender cualquier lenguaje de programación específico. Cursos sobre C o Python abundan en Internet, pero la habilidad de resolver problemas se debe ejercitar como un músculo y eso puede acelerarse al confrontarlos con frecuencia.

Incluso estas habilidades podrían ser de interés para cualquier persona con el fin de tomar mejores decisiones en el día a día. Al preocuparse por la eficiencia, pensar en términos de algoritmos es útil en algunas aristas de la vida; aunque hay casos en los que no es necesario ahorrar tiempo o recursos, por ejemplo, en el aprendizaje o el amor. 

Algoritmos en la vida cotidiana

Todos los días se usan algoritmos para realizar tareas cotidianas, pero no somos conscientes de que los estamos usando porque los tenemos aprendidos e integrados a la vida diaria. Además, es posible descubrir otros que ayuden a resolver problemas complejos o nuevos. Esto es en lo que estamos trabajando en Holberton School: sabemos que es necesario analizar el problema, determinar los elementos que se tienen y los resultados a los que se quiere llegar, pasando por los posibles estados no previstos, en donde se debe tomar una u otra decisión de acuerdo a la situación que se presente. 

Pero ¿cómo aplicar esto en la vida cotidiana? Por ejemplo: ¿Cómo recorrer rápidamente el supermercado?, ¿por qué no le gusta a nadie un estado de Facebook o Instagram que publicó?, ¿cómo ordenar alfabéticamente los libros de forma rápida? 

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Ali Almossawi responde estas preguntas en las que profundiza más en uno de sus libros “Malas decisiones” (2017). Este exalumno del MIT y del Carnegie Mellon que dirige un equipo de ingeniería y diseño en Apple, sugiere en su libro que “un algoritmo es un proceso con pasos inequívocos que tiene un principio y un final, y hace algo útil”. Él asegura que los algoritmos te permiten vivir de una manera más feliz y a pensar mejor. Y esto es muy útil hasta para los programadores experimentados.

La clave acá me ha empezado a mostrar Holberton, es optimizar para la eficiencia: preocuparse por el tiempo o el espacio. De este modo, si vas al supermercado y solo tienes 15 minutos, Almossawi te sugiere saber cómo es la tienda de antemano. Si sabes cómo es, eso debería determinar tu lista de compra.Ordena los artículos de manera que no tengas que caminar dos veces por el mismo pasillo.

Lo intrigante, dice Almosawi, es que una tienda se podría comparar con un gráfico (una abstracción de la informática y las matemáticas que define cómo están conectadas las cosas), y que navegar por los pasillos de una tienda podría ser análoga a recorrer un gráfico.

Para las preguntas de cómo ordenar tu armario o cómo conseguir más seguidores en tus redes sociales también se puede apelar a los algoritmos. En el caso de conseguir seguidores el programador de Apple habla del concepto de enlaces y redes: “Es mucho más fácil llegar a la gente que podría interesarte y que podría estar interesada en ti si puedes empezar dentro de la bola de enlaces que conecta a esas personas, en lugar de empezar en un punto al azar”. 

En términos que son relevantes para los algoritmos, se podría decir que el desafío de hacer que algo se vuelva viral es realmente conseguir esa primera chispa. Y para ello, una persona que esté conectada con el mayor número de personas que probablemente se comprometan con esa publicación, necesita compartirlo.

En cualquier caso, desde asuntos simples hasta otros más retadores como la creación de un videojuego, listar una serie de pasos antes de lanzarse al ruedo, seguro permitirá ahorrar recursos o tiempo, la nueva moneda de oro de esta sociedad.

Enter.co/dev  es una colaboración con Coderise.org y Holberton School Colombia para promover la comunidad de programación en Colombia.

Imagen: Vía Pexels.

Justo para la celebración de Halloween, el MIT presentó su Máquina de Pesadillas (Nightmare Machine), que está diseñada para estudiar las imágenes y situaciones que nos dan miedo. El sistema usa inteligencia artificial para generar imágenes miedosas, según explicó la Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization (CSIRO), aliada del MIT para este proyecto, en una publicación de blog.

¿Cuál es el objetivo de la Máquina de Pesadillas? Todos le tenemos miedo a algo, ya sean payasos, hablar en público, las arañas o al dentista. Pero algunos estímulos, racionales o irracionales, evocan distintas respuestas psicológicas, así que el MIT y la Csiro quieren estudiar las características físicas que caras y lugares que nos dan miedo, informó PCMagazine.

La Máquina de Pesadillas fue desarrollada por los equipos de los laboratorios Data61 y Media Lab del MIT. Se usan dos algoritmos de ‘deep learning’ (aprendizaje de máquinas) para transformar escenarios bellos y comunes, como el Taj Mahal o un catálogo de muebles, en un matadero o una casa embrujada.

En primer lugar, los algoritmos examinan casas embrujadas, pueblos fantasma y ciudades ‘tóxicas’, y luego aplican el estilo que aprenden de esas escenas a lugares famosos, como el Coliseo en Roma o el puente Golden Gate. El algoritmo es capaz de extraer los elementos ‘miedosos’ de las muestras y plantarlos en esos lugares para que asusten.

Los investigadores están motivando al público para que vayan al sitio y califiquen las imágenes según su factor de ‘terror’. Cada clic genera más datos para que los algoritmos aprendan. El equipo ha recolectado más de 200.000 evaluaciones individuales de las imágenes generadas a computador.

Si entras al sitio web, el sistema te pide en primer lugar que califiques 10 fotos de caras ‘modificadas’ como ‘scary’ o ‘not scary’ (miedosa o no miedosa). La idea es que el algoritmo aprenda qué tipo de caras dan más miedo que otras. Al final de la prueba recibes un ‘collage’ de imágenes modificadas que puedes compartir en Twitter.

Y en segundo lugar, el sistema de muestra cómo su algoritmo es capaz de modificar lugares emblemáticos en escenarios de terror. Hay distintos ‘temas’ de terror que se aplican a sitios famosos alrededor del mundo. Por ejemplo, está el tema de casa embrujada, o de ‘Noche Estrellada’ de la obra de Van Gogh, o de matadero o de pueblo fantasma. Si haces clic en las imágenes puedes ver la foto original y cómo el sistema la convirtió en un escenario terrorífico. 

Imágenes: capturas de pantalla. 

Conquistar a alguien no es tarea fácil, si no que lo diga Tinder, la aplicación para citas y planes grupales que cada vez busca incrementar el nivel de acierto de sus usuarios, a partir de mejores funciones y alianzas estratégicas como la que llevó a cabo recientemente con Spotify.

Ahora, Tinder ha anunciado que se encuentra implementando un algoritmo llamado Smart Photos, que alterna la primera foto de cada perfil que ven todos los usuarios, de tal forma que una vez las personas recorran tu perfil, se vayan reorganizando las fotos para mostrar siempre la mejor en primer lugar.

Con esta herramienta, Tinder aumenta tus posibilidades de hacer ‘match’, permitiéndote conocer cuáles imágenes te benefician más. Según la compañía -durante los meses de prueba del algoritmo- los usuarios experimentaron hasta un 12% de aumento en sus ‘matches’.

Smart Photos está analizando tus fotos constantemente, para que estas puedan ser deslizadas a la derecha con mayor regularidad. De hecho, la manera como cada usuario desliza las fotos a la derecha constituye un patrón de deslizado único que es tenido en cuenta por Smart Photos para determinar cuál imagen debe ir primero.

Este sistema se vuelve más inteligente con cada entrada: cuanto más deslices y más deslizados recibas, mejores resultados te dará.

“Las primeras impresiones importan. Con Smart Photos, le damos el poder a los usuarios de causar su mejor impresión al momento de hacer conexiones nuevas, a través de la implementación de un algoritmo sofisticado. Esta es nuestra última innovación para mejorar perfiles que, básicamente, aumenta los matches”, afirmó en un comunicado Sean Rad, Fundador y CEO de Tinder.

Imagen: Pixabay.

¿Puede el software sentir amor?

La pregunta no es si los humanos podemos sentir amor por una pieza de software. La respuesta más probable es que sí, y entre mejor esté diseñado para cautivarnos y seducirnos es más probable que logre enamorarnos. La verdadera pregunta es: ¿de qué forma amarían las máquinas?

Podemos pensar en el amor como una fijación temporal bastante entendida y fácilmente programable. Curiosamente, conforme más personalidad y complejidad les agreguemos a nuestros prototipos de inteligencia artificial, más difícil se volvería saber si de verdad tienen sentimientos románticos: es más probable que sienta algo parecido al apego y describa sensaciones identificables como amor. ¿Pero cómo saber si realmente una máquina está enamorada y no simplemente finge estarlo?

‘Necesidad’ es la palabra clave. Los seres humanos, al igual que todos los seres vivos, buscamos preservar la especie como una manera de hacerle frente a la deprimente mortalidad de nuestros frágiles cuerpos, y para eso nos reproducimos. A medida que la evolución tomó su curso, aquellos individuos que desarrollaron características que les ayudaban a reproducirse lograban darle una generación más de vida a su material genético. El placer en el sexo es una de las características que emergieron durante ese proceso, y el lazo que conocemos como amor busca aumentar las probabilidades de que las parejas se mantengan juntas, al menos, hasta que la cría crezca lo suficiente para recorrer el mundo sin ayuda.

No tenemos idea de si las máquinas se enamorarían

Y si la necesidad pudo detonar todos estos asombrosos comportamientos en los seres humanos, ¿qué podría necesitar una inteligencia artificial? ¿Qué carencia podría detonar en las máquinas una conducta análoga al amor? La respuesta rápida: no tenemos idea.

Varios experimentos actuales buscan crear interfaces conversacionales que puedan hablar con usuarios fluidamente, usando a su disposición los datos que se encuentran en algunas bases de datos específicas; pero, ¿qué pasará cuando estas interfaces tengan acceso en tiempo real a los terabytes por segundo que los seres humanos generamos? ¿Qué nos preguntarán? ¿A que conclusiones llegarán? Esta es una discusión mucho más extensa y se aleja un poco de este tema.

Es tiempo del sexo

El sexo únicamente por placer es un poco más simple. Quienes hayan visto la película ‘Ex Machina’ no se sorprenderán de que se pueda tener sexo con un androide que esté lo suficientemente bien fabricado. Esto no es difícil para el humano involucrado, y la idea de que una máquina inteligente busque satisfacer su curiosidad sobre el mundo, incluida sobre su capacidad sexual, no es tan extraña.

En cierta medida, el software y nosotros no somos tan diferentes: ambos somos un conjunto de mecanismos que han sido seleccionados y comprobados como exitosos para cumplir nuestros objetivos. Lo único que cambia realmente es el nivel de complejidad y las implicaciones de nuestra ‘programación’. Como ya lo mencioné, el placer sexual nace de la necesidad. Lo interesante aquí es que los humanos –y otras especies– logramos explotar el sistema, y nos dimos cuenta de que no había necesidad de reproducción para sentir el placer asociado a ella.

Para nuestro pesar la tecnología, no suele estar llena de curvas, o al menos no de las curvas que nos gustan. Los humanos tenemos una fijación instintiva con nuestra propia figura, y en la mayoría de interpretaciones de androides sexuales en la ciencia ficción la máquina tiene una apariencia antropomórfica. Pero, en la realidad, los robots de placer sexual –al menos los actuales– son mucho menos curvos y sexies de lo que pensamos.

Eso no ha evitado que lo intentemos, pero nuestros resultados hasta ahora realmente son algo espeluznantes.

Esto se debe al llamado ‘valle inquietante’: la hipótesis de que entre más cercanos sean los robots –o las animaciones computarizadas– a la forma humana, pero no completamente iguales, mayor será la respuesta de rechazo por parte de las personas que interactúen con los robots en cuestión.

Entre más humanoide, más espeluznante

Una de las explicaciones que se le da a este rechazo es que, cuando algo tiene solo unos pocos rasgos humanos, nuestro cerebro los resalta y logra que podamos ser empáticos con el objeto en cuestión (por eso nos gustan los dibujos animados). Pero si tiene demasiados, nuestro cerebro enfatizará las diferencias y fácilmente asociará lo que vemos con una persona enferma, o con un comportamiento extraño que nunca encajaría del todo.

Hay que aclarar que los prototipos mostrados no son androides sexuales y solamente han sido creados con el propósito de parecerse lo más posible a una persona. Pero seguro ya hay varios fabricantes inspirados por estos precursores, que están creando versiones dispuestas a satisfacer eróticamente a sus dueños.

Ahora, programar estos comportamientos en una máquina con inteligencia no es un camino tan claro. Si intentamos copiar todas nuestras emociones y mecanismos simplemente lograremos versiones menos sofisticadas de una conciencia humana, algo que puede ser algo inútil y que, por el síndrome del ‘valle inquietante’, solo profundizaría nuestra reacción de rechazo .

Lo realmente divertido sería que, cuando la inteligencia artificial sea una realidad ampliamente reconocida, le permitamos desarrollar sus propias formas de expresión, forma, amor y sexualidad. Incluso, si el resultado no es el que esperamos.

Lo divertido sería permitirle a la AI descubrir su propia ‘sexualidad’

Aunque, por ahora, solo hayamos logrado desarrollar una primitiva y extraña colección de experiencias virtuales y mecánicas que no reemplazan para nada la interacción humana, ya hay una gran cantidad de historias de libros y películas que narran cómo acaba el amor entre humanos y robots. Usualmente todo viene rodeado de un tono apocalíptico, y siempre está en el ambiente la noción de que algún día las máquinas se rebelarán contra nosotros y buscarán removernos de la ecuación.

De hecho, algunos quizá consideren que la idea de enamorarse de una conciencia ‘artificial’ es de alguna forma errada, y que es una línea que no deberíamos cruzar. Pero con el avance del tiempo nosotros mismos definimos los límites de nuestra humanidad, y con quiénes la compartimos. Si hace poco vimos cómo se legalizó el matrimonio igualitario en los Estados Unidos, puede que no sea lejano el día en el que podamos casarnos y compartir nuestras vidas con un conjunto de líneas de código y algo de hardware.

Imágenes: Tw3rk bot, Hajime Sorayama, Robot Dreams y Franz Steiner (vía Behance).

Google dice que la imagen a continuación, por ejemplo, fue descrita por el software como “dos pizzas puestas sobre una estufa“. El software omitió la copa de vino, pero para no haber intervención humana es muy impresionante.

El software de reconocimiento de imágenes implementa un proceso que permite que la máquina aprenda a describir las imágenes y mejore las descripciones a medida que se entrena más. Tiene dos capas: una primera, entrenada para ‘ver’ y distinguir clases de objetos dentro de una imagen, y una red neuronal recurrente, que puede convertir información gráfica en palabras.

El resultado, aunque no es perfecto, impresiona mucho. Algunas imágenes son descritas con toda precisión, mientras que en otras aun falla bastante. En la que está a la izquierda, por ejemplo, el sistema vio “un perro que salta para agarrar un ‘frisbee’“.

En las pruebas BLEU, diseñadas para medir la precisión de un sistema de reconocimiento de imágenes, el algoritmo suele obtener un puntaje de entre 27 y 59 puntos –según reporta Techcrunch–, mientras que los seres humanos tienen un puntaje medio de 69 puntos.

Los investigadores de Google que participaron en el proyecto aseguran que “esta clase de sistema, eventualmente, podría ayudar a quienes tienen discapacidad visual a entender imágenes, proveer texto en lugar de imágenes en partes del mundo en el que las conexiones son lentas, y hacer que las búsquedas en Google Imágenes sean más fáciles para todos“. Aunque el software no está disponible para todos los usuarios, se espera que sea implementado pronto en algunos servicios de la empresa.

Si quieren leer el artículo académico en inglés en el que se detalla el algoritmo y el modelo computacional que dio origen al software, aquí está.

Imágenes: Chase Elliott Clark (vía Flickr), Google

El diseño de Lego puede ser considerado un arte, teniendo en cuenta el trabajo de ingeniería e imaginación que cada modelo requiere para ser completado. Muchos se demoran días, meses, o hasta años para completar el diseño de objetos como libros ‘pop-up’ o un X-Wing a escala real. Y este reto lleva a buscar métodos más eficaces para construir nuevas estructuras estables de manera más rápida.

En 1998 la compañía danesa presentó una inquietud a la comunidad cientifica con el objetivo era encontrar un método para determinar la cantidad exacta y el tipo de fichas necesario para reconstruir con fichas un objeto cualquiera. Varios investigadores proponían desmembrar el objeto en figuras geométricas cúbicas e interpretarlas con bloques al azar, pero la inestabilidad producida por este método impedía que se lograra un resultado del 100% de construcción.

Hace poco el ingeniero suizo Romain Testuz logró llegar a una solución para este problema. Testuz desarrolló un software que utiliza la teoría de grafos para que cualquier objeto 3D pueda ser escaneado e interpretado como una estructura Lego. El software analiza los anclajes, los puntos de gravedad y los puntos de inestabilidad de los distintos bloques para determinar qué método de construcción genera mayor rigidez a la estructura final, y luego determina un orden para anclarlos. Con este método se puede determinar el tipo de bloque necesario y el número de bloques exactos que se necesita para el modelo, lo que ahorra tiempo en el diseño y construcción.

El programa separa la estructura en puntos rojos y lineas azules. Los puntos rojos son los bloques de Lego necesarios, y las lineas azules representan la conexión de los bloques. El programa se encarga de identificar la seguridad de estabilidad necesaria, los ejes de los bloques y la calidad de anclaje para poder establecer el tipo de bloque que debe ser usado en la construcción. El resultado son gráficas que se interpretan como planos arquitectónicos en Illustrator o programas como 3ds Max, los cuales luego pueden ser modelados en 3D con aplicaciones como Maya o el mismo 3ds Max antes de ser construidos en la ‘vida real’.

Como ejemplo, el ingeniero ha dejado este modelo de prueba en su canal de YouTube. ¿Qué les gustaría construir a ustedes?