Elisenda Bow y el futuro de la inteligencia artificial multimodal

Introducción

La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en uno de los campos más revolucionarios de la tecnología actual. Sin embargo, para entender el verdadero potencial y los retos de esta disciplina, es necesario escuchar a los pioneros que llevan años trabajando en ella. Elisenda Bow, ingeniera y emprendedora catalana, es una de esas voces fundamentales. Cofundadora de Bills, una empresa de IA multimodal adquirida por Apple, Elisenda nos ofrece una visión profunda sobre la evolución, desafíos y futuro de la inteligencia artificial, especialmente en lo que respecta a la multimodalidad y la gestión eficiente y fiable del dato.

En este artículo, exploraremos su trayectoria, el estado actual de la IA, así como su opinión sobre el impacto social y tecnológico que esta tiene. Además, conoceremos su nuevo proyecto, Cala AI, que apuesta por una arquitectura innovadora para superar las limitaciones de los modelos actuales.

La multimodalidad y la construcción del conocimiento

Desde hace más de una década, Elisenda Bow trabajó en un enfoque distinto al aprendizaje supervisado tradicional que se basa en datasets etiquetados. Su objetivo era construir sistemas capaces de aprender de datos no etiquetados, integrando diferentes modalidades como texto, imagen y audio para generar un mapa del conocimiento. Esta idea, conocida hoy como multimodalidad, permite que los modelos interpreten y razonen sobre diversos tipos de información simultáneamente, rompiendo con la limitación de trabajar solo con texto.

Las tecnologías actuales ya comienzan a ofrecer inferencia multimodal de manera limitada, pero Elisenda destaca la necesidad de avanzar en entrenamientos reales y sistemas híbridos que combinen grafos de conocimiento y motores de búsqueda vectorial para gestionar el contexto de forma optimizada. Según ella, los sistemas actuales intentan con modelos gigantes almacenar toda la información posible, pero esto es ineficiente y poco sostenible, tanto económica como medioambientalmente.

La IA hoy: modelos probabilísticos y el problema de las alucinaciones

Un aspecto central que explica Elisenda es que los modelos de lenguaje actuales son esencialmente sistemas probabilísticos que generan respuestas plausibles, pero no entienden ni poseen un modelo formal del mundo como los humanos. Esto genera el fenómeno conocido como «alucinaciones», donde la IA produce información errónea o inventada.

No obstante, en los últimos años ha habido avances significativos en la reducción de estas falsedades, gracias a técnicas que integran la búsqueda y verificación de datos en tiempo real, denominadas webgrounding. Sin embargo, sigue existiendo el riesgo de entrenar con información contaminada o no fiable, lo que afecta la calidad del output del modelo.

Por ello, Elisenda resalta la importancia de diseñar modelos que razonen sobre datos fiables y con trazabilidad, mecanismos que actualmente no están suficientemente desarrollados pero que son esenciales para aplicaciones críticas que exigen transparencia y confianza.

Impacto social y económico: nuevos trabajos y retos en la formación

La transformación que está suponiendo la IA en el mercado laboral es otra cuestión destacada por Elisenda. Aunque algunos sectores están siendo desplazados rápidamente por tecnologías automatizadas —como la traducción simultánea— surgen nuevas oportunidades gracias a la democratización y reducción de barreras técnicas para crear productos específicos y personalizados.

Esto fomenta el aumento de pequeños emprendedores y autónomos que encuentran en la IA una herramienta para potenciar sus negocios y crear soluciones nicho, con un modelo que se aleja del tradicional SaaS de gran escala. Sin embargo, también advierte que la velocidad del cambio supera la capacidad de adaptación de muchas personas, creando incertidumbre y demandando nuevos modelos educativos.

Además, expresa preocupación por el consumo energético asociado a los grandes modelos y la necesidad urgente de optimizar tanto la arquitectura como el uso responsable y consciente de la tecnología.

Cala AI: una nueva era de memoria persistente y datos verificados

Tras su etapa en Apple, Elisenda cofundó Cala AI con la misión clara de construir un sistema que no dependa de los datos sin verificar de internet, sino que ofrezca una base de datos estructurada, fiable y ampliamente escalable para alimentar la IA. Este enfoque híbrido combina grafos de conocimiento con información recuperable y contextualizada, y asigna puntuaciones de reputación a las fuentes para evitar el uso de datos falsos o contradictorios.

Actualmente, Cala AI cuenta con decenas de millones de entidades de datos y se posiciona para crecer hasta alcanzar miles de millones, con un modelo de negocio basado en suscripciones y uso por consulta. Esta propuesta ofrece una alternativa más eficiente, económica y con mayor trazabilidad que los sistemas actuales basados en búsquedas web poco estructuradas.

Para Elisenda, esta memoria persistente y contextual es el futuro inmediato de la inteligencia artificial, y permitirá superar las limitaciones del uso exclusivo de modelos gigantes sin estructura ni control, abriendo la puerta a una nueva generación de agentes inteligentes que operen con conocimiento real y profundo.

Conclusión

La entrevista con Elisenda Bow aporta una mirada clara y valiosa sobre el desarrollo y futuro de la inteligencia artificial. Desde su experiencia pionera, nos invita a reflexionar sobre las limitaciones actuales de la IA, la importancia de la calidad y trazabilidad de los datos y los desafíos sociales que conlleva su implementación rápida.

Su apuesta por modelos híbridos, memoria persistente y la creación de bases de datos estructuradas, como Cala AI, representan un paso fundamental hacia una IA más eficiente, fiable y con verdadero potencial para transformar distintos sectores. Además, su visión humanista, enfocada en la responsabilidad y el impacto en las futuras generaciones, subraya la necesidad de un desarrollo ético y sostenible de estas tecnologías.

En definitiva, el trabajo y la visión de Elisenda Bow son una referencia imprescindible para entender el camino que la IA debe seguir para cumplir su promesa y convertirse en una herramienta que realmente potencie nuestra sociedad y negocio.