Más que ChatGPT: cuatro proyectos que desatan todo el poder de la Inteligencia Artificial
En los últimos años, el término inteligencia artificial se ha asociado cada vez más al uso de modelos generativos como ChatGPT, Gemini o Grok. Estas herramientas ofrecen un enorme potencial para mejorar la productividad, impulsar nuevas ideas y dar rienda suelta a la creatividad.
Sin embargo, la inteligencia artificial, como aprenden los estudiantes del Máster en Inteligencia Artificial de UDIT, es mucho más. Desde el procesamiento del lenguaje natural, a la visión por ordenador o al reconocimiento automático de parámetros, incluye un amplio número de tecnologías que pueden marcar una diferencia real en nuestras vidas.
En este artículo se exponen cuatro proyectos que muestran cómo de hecho, la IA ya está cambiando la forma en la que vivimos, nos cuidamos y protegemos el Planeta. Os hablamos del revolucionario modelo meteorológico de Google capaz de anticiparse a huracanes con mayor precisión que los sistemas oficiales; GIRAFFE, una herramienta de visión por ordenador desarrollada por Microsoft para salvar a las jirafas de la extinción; el software médico implementado en la Clínica Universidad de Navarra, que mejora el diagnóstico del cáncer de mama; o un sistema predictivo de Renfe que permite prevenir grafitis en sus trenes con antelación y eficiencia.
Google mejora la previsión de catástrofes naturales
Google ha dado un paso decisivo en la predicción meteorológica con Weather Lab, su modelo de inteligencia artificial desarrollado por DeepMind. La prueba de fuego fue el huracán Erin, que alcanzó categoría 5 en menos de 24 horas. Durante los tres primeros días críticos, el sistema superó tanto al pronóstico oficial del Centro Nacional de Huracanes de Estados Unidos como a los modelos físicos más fiables de Europa y América.
A diferencia de los métodos tradicionales, que se basan en ecuaciones físicas de presión, humedad y temperatura, el enfoque de Google parte de un entrenamiento masivo con datos meteorológicos históricos de todo el planeta y un registro de casi 5.000 ciclones de los últimos 45 años. De esta forma, la IA detecta patrones invisibles al ojo humano y consigue anticipar con mayor exactitud la trayectoria y la intensidad de los huracanes. En pruebas internas, Weather Lab ya había demostrado hasta 140 km más de precisión que el modelo europeo ECMWF, considerado la referencia actual.
Aunque sus resultados han sido calificados como “excepcionales” por expertos, el sistema aún no está disponible para uso público y Google recomienda seguir confiando en los pronósticos oficiales. Sin embargo, el éxito del modelo apunta a un futuro en el que la IA será una herramienta esencial para la gestión de emergencias y la toma de decisiones en situaciones de alto riesgo, como evacuaciones o planes de protección frente a desastres naturales.
GIRAFFE: esperanza para animales en peligro de extinción
La iniciativa GIRAFFE, impulsada por Microsoft en colaboración con el Wild Nature Institute, representa un avance significativo en la conservación de jirafas en Tanzania, cuya población ha disminuido drásticamente en las últimas décadas. Inspirada en la pionera investigación de Anne Innis Dagg, quien descubrió que cada jirafa posee un patrón de manchas único, esta herramienta de código abierto emplea Inteligencia Artificial para identificar ejemplares individuales mediante visión por ordenador. Esto permite recopilar y analizar grandes volúmenes de datos sobre migración, reproducción y supervivencia con una precisión y velocidad nunca antes alcanzadas.
GIRAFFE automatiza el etiquetado de imágenes y la actualización de catálogos, logrando una identificación precisa del 90 al 99 % y reduciendo tiempos de análisis de días a minutos. Su arquitectura escalable permite procesar miles de imágenes rápidamente, lo que la convierte en una herramienta fundamental para el monitoreo de poblaciones en riesgo.
Más allá de las jirafas, GIRAFFE tiene potencial para aplicarse a otras especies con patrones distintivos como tigres, cebras o tiburones ballena. Este enfoque abierto y colaborativo demuestra cómo la tecnología puede amplificar el impacto del trabajo científico. Microsoft subraya que, aunque la IA no puede sustituir el trabajo humano, sí puede potenciarlo enormemente, reforzando los esfuerzos de conservación global y ayudando a preservar especies clave en peligro de extinción.
Lucha contra el cáncer de mama
La Clínica Universidad de Navarra ha incorporado un sistema de inteligencia artificial (IA) en su Área de Cáncer de Mama para apoyar a los radiólogos en la detección precoz del cáncer de mama. Esta tecnología analiza mamografías y mejora la eficiencia del diagnóstico al identificar automáticamente zonas sospechosas que requieren una revisión más detallada. Aunque no reemplaza al profesional, actúa como una herramienta complementaria que optimiza el tiempo y reduce la posibilidad de errores en la interpretación de imágenes complejas.
El software empleado descompone los píxeles de la mamografía y los compara con una base de datos de imágenes con casos confirmados de cáncer de mama. En función del grado de similitud detectado, clasifica los estudios en tres niveles de sospecha. Luego, el radiólogo revisa manualmente las zonas señaladas por la IA para confirmar o descartar la presencia de células malignas. Este proceso mejora la precisión diagnóstica, refuerza la confianza del personal sanitario y aporta un valor añadido en la atención médica.
En España, el cribado del cáncer de mama está dirigido principalmente a mujeres entre los 50 y 69 años, con pruebas cada dos años, aunque algunas recomendaciones europeas proponen iniciar a los 45. Esto implica la realización de cientos de miles de mamografías al año. En este contexto, el uso de IA representa un avance significativo en salud pública, al permitir una mayor eficacia en la detección de una enfermedad que supone casi el 30 % de los cánceres diagnosticados en el país.
Adiós a los grafitis en los trenes
Renfe, en colaboración con la consultora Innova-tsn, ha desarrollado un sistema basado en Inteligencia Artificial para prevenir actos vandálicos con grafitis en trenes e instalaciones. Esta iniciativa, ganadora del primer Concurso de Proyectos de IA de Renfe, responde a la necesidad de adoptar soluciones más eficientes frente a un problema que solo en 2024 generó más de 11 millones de euros en pérdidas.
El objetivo del proyecto es pasar de un enfoque reactivo (limpieza y reparación tras el daño) a uno predictivo, que permita anticipar posibles ataques. Gracias al análisis avanzado de datos históricos y contextuales, el sistema puede identificar zonas y momentos de alto riesgo, optimizar la vigilancia y reducir tanto los costes como el impacto en la imagen y operatividad de Renfe.
La solución de Innova-tsn se basa en un sistema de IA explicable que analiza datos históricos de incidentes, factores como la meteorología o eventos públicos, y genera modelos de riesgo horario-espaciales que permiten emitir alertas tempranas con al menos dos horas de antelación. Estas alertas ayudarán a replanificar dinámicamente las rondas de vigilancia, optimizando la asignación de recursos y anticipando situaciones de riesgo en cocheras, túneles o estaciones.
En su fase piloto, la herramienta se desplegará en cocheras de alta incidencia con una infraestructura cloud segura, dashboards operativos y modelos de predicción entrenados. Se espera que esta implementación inicial logre reducir en un 20% los actos vandálicos, emita el 50% de alertas con más de dos horas de antelación y genere un ahorro estimado de 150.000 € anuales en limpieza y disponibilidad operativa.
