Por: Samantha Kubota, escritora de Microsoft.
Estamos en medio de una transformación de la IA. Se ha hablado mucho sobre lo que la tecnología podría hacer, pero ¿qué pasa con las personas que literal, la construyen? Cinco investigadores de Microsoft compartieron sus historias con Forward Future, un boletín diario de IA, sobre los grandes problemas que abordan y las tendencias que moldean su trabajo en medio de una era de IA en constante cambio.
Aquí tienen un vistazo a las personas que construyen los sistemas que han comenzado a formar parte de nuestra vida diaria en la era de la IA:
Trista Chen, directora del Centro de Investigación en IA de Microsoft
Chen se centra en construir IA fiable — a través de liderar trabajos en reconocimiento facial, detección de vivencia y tecnologías antisuplantación. Su equipo se asegura de que la IA pueda saber que habla con un humano real y vivo — porque en un mundo de deepfakes y donde todo es generativo, la confianza no solo es algo agradable, es toda la base.
«Si la IA no puede saber si interactúa con una persona real en tiempo real, su poder corre el riesgo de causar más daño que bien», dice Chen. «Nuestro enfoque es la esencia de la persona viva y la agencia persona-máquina: asegurar que la IA sepa no solo con quién interactúa, sino que la interacción sea real, actual y confiable.»
Flavio Griggio, responsable de investigación en Microsoft Quantum
Griggio construyen circuitos superconductores para ayudar a hacer realidad la visión de Microsoft de un sistema de computación cuántica fiable y escalable. Dice que el «gran objetivo» es crear una máquina cuántica que siga fiable, incluso cuando las cosas van mal.
«Los circuitos de lectura de mi equipo son clave para que esto suceda: nos ayudan a ver y usar en verdad la potencia de los qubits topológicos», explica Griggio. «Cuando lo hacemos bien, podría tener un impacto tremendo — lo que ayuda a la investigación en medicina, energía, ciencias ambientales, materiales inteligentes y mucho más.»
Ahmed Awadallah, gestor de investigación asociado en Microsoft Research
Awadallah trabaja en sistemas de IA agéntica como AutoGen y en pequeños modelos de lenguaje de alto rendimiento como el razonamiento Phi-4. Ha avanzado en cómo los agentes de IA razonan, colaboran y resuelven tareas cada vez más complejas. Estos agentes pueden interactuar con sus entornos y aprender a mejorar con el tiempo, todo ello mientras mantiene una supervisión, alineación y transparencia sólidas.
«Ya hemos comenzado a presenciar avances significativos tanto en capacidades como en la adopción de agentes de IA, y deseo ver avances continuos en un futuro cercano — en especial para hacerlos más fiables y dignos de confianza, para que puedan aumentar cada vez más las capacidades humanas en la vida cotidiana», dice Awadallah.
Jina Suh, investigadora principal en Microsoft
Suh diseña IA con la seguridad psicológica en su núcleo — al transformar nuestra forma de pensar sobre la intersección entre la IA y la salud mental. Afirma que su investigación se centra en dos cosas: intentar comprender los posibles daños o riesgos psicológicos de la IA e identificar formas en que la IA puede diseñarse para maximizar el potencial y el bienestar humano.
«Estamos en las primeras etapas de comprensión de un fenómeno que podría desarrollarse a lo largo de décadas y que podría afectar no solo a los individuos, sino también a la sociedad», dice Suh. «Para mí, el éxito es que la industria tecnológica/IA reconozca su papel en la formación e influencia de la salud mental de las personas, sin importar si esa tecnología está diseñada de manera intencionada para la salud mental.»
Cecily Morrison, directora principal senior de investigación en Microsoft Research Cambridge
Morrison lidera los esfuerzos para garantizar que la IA refleje la diversidad humana — a través de aportar las voces de la comunidad al desarrollo y evaluación de modelos para hacer que la IA sea enseñable, inclusiva y extensible para todos.
«El mundo es un caleidoscopio de personas — rico en historia, matices culturales y diferentes formas de ser. Mi equipo de investigación se centra en cómo integrar esa pluralidad en los modelos de IA», dice Morrison. «La IA debería ser el reflejo de la riqueza completa de nuestras sociedades, pero en la actualidad está limitada por los datos, las arquitecturas y los enfoques de evaluación.»
Imagen principal: De izquierda a derecha — Cecily Morrison, Trista Chen, Ahmed Awadallah, Flavio Griggio y Jina Suh.