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    Diccionario TN Tecno: qué es la IA de enfoque abierto y por qué puede revolucionar el acceso a la tecnología

    Al liberar su código permite que actores más pequeños, startups y comunidades académicas puedan innovar sin barreras económicas y técnicas.

    21 de mayo 2025, 18:17hs
    Diccionario TN Tecno: qué es la IA de enfoque abierto y por qué puede revolucionar el acceso a la tecnología
    Diccionario TN Tecno: qué es la IA de enfoque abierto y por qué puede revolucionar el acceso a la tecnología. (Imagen: GeminiAI)
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    La inteligencia artificial de enfoque abierto -también llamada de código abierto- hace referencia a sistemas y tecnologías de IA cuyo código fuente, modelos y datos están disponibles públicamente para que cualquier persona pueda usarlos, modificarlos y distribuirlos libremente

    Este enfoque libera la necesidad de permisos restrictivos en las herramientas para fomentar la transparencia, la colaboración y la innovación en el desarrollo de modelos de inteligencia artificial.

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    Además, al no estar cerrada, tiene el potencial de democratizar el acceso de las herramientas avanzadas de IA, que tradicionalmente suelen estar concentradas en manos de grandes corporaciones con acceso a enormes recursos computacionales, datos y talento especializado.

    Al liberar su código permite que actores más pequeños, startups y comunidades académicas puedan innovar sin barreras económicas y técnicas.. (Imagen: AdobeStock)
    Al liberar su código permite que actores más pequeños, startups y comunidades académicas puedan innovar sin barreras económicas y técnicas.. (Imagen: AdobeStock)

    Al liberar el código y los modelos se nivela el campo de juego, y permite que actores más pequeños, startups y comunidades académicas puedan innovar sin las barreras económicas y técnicas que impone la IA cerrada.

    Por otra parte, este modelo fomenta una comunidad global de desarrolladores que pueden identificar y corregir errores, mejorar la seguridad y adaptar la IA a contextos locales o específicos, lo que contribuye a una tecnología más diversa y responsable.

    Características clave de la IA de enfoque abierto

    Para que un sistema de IA sea considerado de enfoque abierto, debe cumplir tres características principales:

    • Transparencia: acceso abierto a los modelos y datos para facilitar la auditoría, supervisión y comprensión del funcionamiento interno del sistema.
    • Reusabilidad: posibilidad de adaptar y mejorar los modelos existentes para nuevas aplicaciones o investigaciones.
    • Extensibilidad: capacidad para construir nuevas soluciones tecnológicas sobre la base de sistemas ya desarrollados.

    Estas características permiten que desarrolladores, investigadores y empresas puedan colaborar y crear tecnologías personalizadas, y así acelerar el avance científico y tecnológico.

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    Desafíos y limitaciones

    La apertura al público de los modelos de IA no es absoluta ni exenta de problemas. Muchas empresas que se autodenominan de código abierto solo liberan parcialmente sus sistemas o parámetros y mantienen cerrados aspectos críticos, como los datos de entrenamiento o los procesos de desarrollo. Esto limita la verdadera democratización y puede reforzar la concentración de poder en unos pocos actores dominantes.

    Además, la narrativa de la apertura puede ser utilizada estratégicamente para legitimar el dominio de grandes empresas tecnológicas, que presentan sus iniciativas como abiertas mientras mantienen el control sobre recursos clave. Esta dinámica puede llevar a una supervisión superficial que no aborda las desigualdades estructurales en el acceso a la IA.

    Por otro lado, la apertura también plantea riesgos en términos de seguridad y uso indebido, ya que los sistemas abiertos pueden ser más vulnerables a ataques maliciosos o aplicaciones no éticas, si no se regulan adecuadamente.

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    Aunque la IA de enfoque abierto representa una oportunidad para revolucionar el acceso a la tecnología, expertos señalan la necesidad de redefinir el concepto para que no solo incluya transparencia técnica, sino también una distribución más equitativa del acceso a datos, infraestructura y talento.

    Esto implica políticas y regulaciones que aseguren que los beneficios de la IA se distribuyan más ampliamente y que se fomente una gobernanza responsable y efectiva, tanto en sistemas abiertos como cerrados.

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