Si bien exploramos recientemente cómo la ética y la seguridad de los datos están remodelando la geopolítica, la conversación ahora se está desplazando hacia dónde residen realmente esos datos: la infraestructura de «Deep Tech». Una cosa es asegurar un feed de redes sociales, pero otra muy distinta es diseñar la columna vertebral de la nueva Estrategia Nacional de Deep Tech de España, valorada en 8.000 millones de euros.
Hemos revisitado el tema de la «Equidad» varias veces este año, particularmente en lo que respecta a la licencia obligatoria y la seguridad clínica. Sin embargo, la última medida de la Unión Europea para resolver el dilema del «robo de derechos de autor de la IA» a través de licencias formales añade una capa práctica y legal a los marcos éticos que discutimos en mayo.
En Ambiente Ingegneria, vemos esto a través de la lente de la precisión. Ya sea que estemos desarrollando soluciones integradas de Machine Learning en Python o gestionando complejas bases de datos PostgreSQL, el «Deep» en Deep Tech requiere un compromiso con los estándares. En campos como la bioinformática, que finalmente está llegando al mercado con fuerza, no hay margen para el error. Creemos que usar el sistema métrico y unidades SI rigurosas no es solo una preferencia técnica, es un requisito de seguridad. Un solo error de conversión de unidades en un modelo de IA biológica puede tener resultados catastróficos.
Este rigor técnico es también nuestra mejor defensa contra los riesgos «ciberpunk» mencionados por Dario Amodei de Anthropic. Al seguir la Ley Europea de IA y centrarnos en la transparencia de los datos, podemos construir herramientas que prevengan la automatización de las noticias falsas y el acoso en línea. Ya sea un módulo Odoo ERP personalizado o una aplicación web basada en React, el objetivo sigue siendo el mismo: datos verificados y de alta calidad que sirvan a la sociedad.