Hitachi Vantara potencia el almacenamiento híbrido en Azure
Durante el Oracle AI World, el CEO de OpenAI destacó cinco transformaciones impulsadas por la inteligencia artificial: desde la creación de software por usuarios no técnicos hasta la detección de vulnerabilidades y el descubrimiento científico.
La inteligencia artificial está ampliando la capacidad de las empresas para desarrollar software, automatizar tareas e impulsar la innovación. Sin embargo, esa misma aceleración tecnológica plantea una urgencia que, para Sam Altman, debe ocupar un lugar prioritario en la agenda corporativa: comprender y mitigar las amenazas de seguridad asociadas a la IA.
Durante una conversación con Clay Magouyrk, CEO de Oracle, en Oracle AI World, celebrado en Las Vegas, el máximo responsable de OpenAI repasó cinco áreas en las que los modelos están cambiando la relación entre las personas, el software y la tecnología. Su recomendación más directa fue que las empresas no se concentren exclusivamente en las ganancias de productividad y presten atención inmediata a los riesgos de seguridad.
1. La IA está ampliando quién puede crear software
Una de las transformaciones que destacó Altman es la posibilidad de desarrollar aplicaciones sin contar necesariamente con una formación tradicional en programación. Los modelos permiten que empleados de distintas áreas conviertan necesidades concretas en herramientas de software, reduciendo las barreras técnicas que antes limitaban ese proceso.
“Ahora, cuando necesitan algo, crean una aplicación para hacerlo”, explicó Altman al describir cómo se extiende esta práctica dentro de las organizaciones. La observación apunta a un cambio en la distribución de la capacidad de desarrollo: crear software puede dejar de ser una tarea reservada a los departamentos de tecnología y convertirse en una herramienta cotidiana para resolver problemas de negocio.
Durante el diálogo en el Oracle AI World, Magouyrk afirmó que más del 70% del código de Oracle ya es escrito por IA y que esa proporción sigue creciendo. La cifra corresponde a la experiencia que el ejecutivo atribuyó a su empresa, no a una estadística general del sector.
2. La productividad depende de liberar capacidad creativa
Para Altman, el potencial de estas herramientas no se limita a escribir código con mayor rapidez. La IA también automatiza tareas que consumen tiempo y permite explorar ideas que, por su complejidad técnica o el esfuerzo necesario, antes se descartaban.
El CEO de OpenAI resumió su experiencia con una imagen: “Es como si estuviera gestionando una fábrica dentro de mi ordenador”. Con ello describió un entorno en el que puede delegar tareas que no desea ejecutar manualmente y pasar de una idea a otra sin quedar bloqueado por las dificultades técnicas.
La transformación, según su argumento, consiste en separar la capacidad de imaginar una solución de la necesidad de dominar todos los pasos técnicos para construirla. Esto puede ampliar las posibilidades de creación para trabajadores no especializados, aunque las experiencias descritas durante el evento no constituyen por sí mismas una medición independiente de las ganancias de productividad.
3. La seguridad debe preceder a la expansión de la IA
La recomendación más contundente de Altman llegó al abordar la ciberseguridad. Cuando se le preguntó qué deberían hacer las empresas a corto plazo, incluso antes de centrarse en mejorar su productividad mediante herramientas de programación, respondió: “Si pudiera recomendarle una sola cosa a una empresa ahora mismo, sería comprender realmente el panorama de amenazas de seguridad de la IA y mitigarlas”.
La advertencia adquiere relevancia porque los modelos pueden ayudar tanto a encontrar vulnerabilidades como a corregirlas. Durante la conversación, Magouyrk sostuvo que la IA no está creando necesariamente los fallos que descubre, sino que ayuda a localizar problemas acumulados durante décadas. Altman coincidió con esa interpretación.
Para las empresas, la cuestión no es únicamente incorporar herramientas de IA, sino evaluar cómo pueden utilizarse para reforzar sus defensas y qué nuevos riesgos aparecen al integrarlas en los sistemas corporativos.
4. Corregir vulnerabilidades exigirá más automatización
Encontrar fallos es solo una parte del problema. Altman advirtió que corregir individualmente cada vulnerabilidad a lo largo de la cadena de suministro tecnológica puede convertirse en una tarea difícil de sostener a escala.
“Quizá sea demasiado difícil aplicar parches a cada error, uno por uno, en toda la cadena de suministro de la que dependemos”, señaló. A continuación, planteó la necesidad de desarrollar servicios capaces de supervisar continuamente el tráfico y evitar que las vulnerabilidades puedan ser explotadas.
La propuesta apunta hacia una seguridad más automatizada y permanente, complementaria de los procesos tradicionales de parcheado y mantenimiento. El reto para los responsables de tecnología será convertir la capacidad de detección de los modelos en controles operativos efectivos, con validación de las correcciones, gestión de permisos y supervisión de las acciones ejecutadas.
Altman también reconoció la magnitud del desafío: dijo estar sorprendido por la cantidad de vulnerabilidades que estos sistemas están encontrando y por el esfuerzo que hará falta para adelantarse a ellas.
5. La IA empieza a intervenir en la creación de tecnología
Altman destacó también el papel de los modelos en la investigación científica, la resolución de problemas matemáticos y el diseño de semiconductores. La evolución que describió va desde los asistentes conversacionales hasta los agentes de programación y, finalmente, sistemas capaces de contribuir directamente al desarrollo de nuevas tecnologías.
“La IA nos está ayudando a descubrir nueva ciencia, inventar tecnología y realizar el trabajo de innovar y crear cosas mejores”, afirmó. Como ejemplo, mencionó un chip denominado Jalapeño, que, según explicó, se está desplegando en Oracle Cloud Infrastructure y cuyo desarrollo habría recibido una importante ayuda de la inteligencia artificial.
Altman calificó el procesador como uno de los mejores para inferencia, pero esa valoración es una declaración suya y no una comparación técnica verificada de manera independiente durante la conversación. Su argumento de fondo es que la IA comienza a intervenir no solo en el uso de herramientas existentes, sino también en el diseño de nuevas soluciones tecnológicas.
La oportunidad y el riesgo avanzan juntos
Las cinco claves dibujan una misma transformación: la IA amplía la capacidad de crear, automatizar y descubrir, pero también aumenta la necesidad de controlar los sistemas sobre los que operan las empresas.
La advertencia de Altman introduce una condición para aprovechar esa oportunidad. La adopción empresarial no debería medirse únicamente por el volumen de código generado o las tareas automatizadas, sino también por la capacidad de detectar vulnerabilidades, validar respuestas y mantener controles eficaces.
En un entorno donde los modelos pueden acelerar tanto el desarrollo como el descubrimiento de fallos, la seguridad deja de ser una etapa posterior a la innovación. Se convierte en una condición para desplegarla a escala.
