La paradoja europea de la IA: por qué la próxima generación de expertos en IA ya está entre nosotros

La falsa elección que domina el debate europeo sobre la IA

Vivimos en una época de especialistas en IA autoproclamados. Se dividen en dos bandos que se gritan sin escucharse. Uno declara que no podemos sobrevivir sin IA. El otro insiste en que debemos rechazarla por completo.

¿Entre estos extremos? Silencio. Prácticamente nada.

El primer grupo probablemente desconoce lo que existía antes de la IA actual. No saben que la IA ya estaba aquí antes de llamarse IA. Este grupo necesita entender que la IA actual no es lo que debería ser. Fuimos demasiado rápido. Tomamos atajos. El resultado, próximamente: IA inutilizable.

¿Por qué grita este grupo tan fuerte que no podemos sobrevivir sin IA? Han vinculado un modelo de ingresos fácil a ella. No es escalable. Se aferran al truco que conocen.

El segundo grupo sabe lo que había antes. Entienden los componentes individuales. Han sido especialistas en estas áreas durante años. Este grupo necesita ayuda para ver las posibilidades y los límites. Probablemente serán los primeros en reconocer lo que la IA debería ser, y lo que se puede lograr de la manera correcta.

Su conocimiento encaja en la arquitectura de IA. En la próxima generación de IA, construida para humanos, estas personas encontrarán su lugar preferido. Aquí hay una enorme oportunidad para la reconversión rápida y la contribución. El modelo de ingresos que actualmente corren el riesgo de perder cobra nuevo impulso.

¿Podemos extraer una polarización desafiante de esto y luego conectarla con una conclusión matizada?

El panorama actual de la IA en Europa

Seamos específicos sobre dónde se encuentra Europa. Los números cuentan una historia importante.

Europa enfrenta una escasez documentada de talento en IA. El Reino Unido tiene 168.000 vacantes de IA. Alemania tiene 102.000. Francia tiene 88.000. La relación entre demanda y oferta de habilidades de IA a nivel mundial es de 3,2 a 1. Solo el 10% de los principales investigadores de IA del mundo vive en Europa, y ese porcentaje disminuye anualmente.

La adopción empresarial de IA en Europa es solo del 13,5% en 2024. El talento de IA representa el 0,41% de la fuerza laboral de la UE. Mientras tanto, EE. UU. tiene más de 240 empresas tecnológicas con un valor superior a 10.000 millones de dólares. Europa tiene 14. La financiación de capital riesgo para IA en EE. UU. alcanzó los 68.000 millones de dólares en 2024. La UE logró 8.000 millones de dólares.

Estas estadísticas crean pánico. Alimentan la narrativa del primer grupo: Europa debe importar IA, comprar IA, adoptar IA rápidamente o quedarse atrás para siempre.

Pero esta narrativa asume que la IA actual es la única IA. Asume que el aprendizaje profundo de caja negra es el destino final. Ignora lo que Europa construyó antes del bombo.

Lo que Europa tenía antes de que la IA se llamara IA

Mientras las empresas estadounidenses escalaban redes neuronales, Europa estaba construyendo algo diferente. Algo fundamental. Algo que la IA actual necesita desesperadamente.

Métodos formales y verificación: Europa tiene más de 25 años de experiencia documentada en demostrar la corrección del software. La Universidad de Friburgo, Inria, Formal Methods Europe, empresas como Prover Technology, CEA List, Axiomise, PQShield. Estas instituciones y empresas no han desaparecido. Siguen aquí. Su experiencia es más relevante que nunca.

Programación con restricciones: El Handbook of Constraint Programming se publicó en 2006. La conferencia CPAIOR comenzó en 2004 en Niza, Francia. Grupos de investigación como VeriDIS en Inria, KU Leuven, RISC en la Universidad Johannes Kepler han estado desarrollando técnicas de resolución de restricciones durante décadas. Esto no es teórico. Es la base de los sistemas de optimización, planificación y toma de decisiones.

Programación lógica y Prolog: Nacido en Europa. Universidad de Aix-Marsella, 1972-1973. Creadores Alain Colmerauer y Philippe Roussel. Cincuenta años de investigación europea. En 2022, la comunidad celebró "Cincuenta Años de Prolog y Más Allá". Esto no es historia abandonada. Es experiencia viva.

Web semántica e ingeniería del conocimiento: SWAD-Europe fue una importante iniciativa europea para la Web Semántica dentro del W3C. OWL se convirtió en una recomendación del W3C en 2004, liderada por investigadores europeos. Hoy, Nature publica investigaciones sobre grafos de conocimiento semántico. La experiencia nunca se fue.

Esto es lo que sabe el segundo grupo. Esta es su especialización. Y están viendo cómo el primer grupo reinventa las ruedas de mala manera, ignora décadas de investigación y crea sistemas que fallan precisamente porque carecen de estos fundamentos.

El problema con el primer grupo: bombo insostenible

El mercado de consultoría de IA alcanzará los 630.700 millones de dólares para 2032. Esto explica los gritos. Consultores, proveedores de la nube, proveedores de servicios han vinculado su modelo de ingresos a la IA actual. Necesitan convencer a las empresas europeas de que deben adoptar la IA ahora o morir.

Pero el modelo no es escalable. He aquí por qué.

La IA actual sufre de acumulación exponencial de errores. Los sistemas que tienen un 98% de precisión por paso se convierten en un 13% de precisión después de 100 pasos. Las alucinaciones se acumulan como bola de nieve. Los sistemas multimodales pierden el 31% del rendimiento cuando encuentran errores generados. Las matemáticas no se preocupan por los modelos de ingresos.

¿La solución del primer grupo? Más datos de entrenamiento. Mejores prompts. Pasos de verificación que añaden más pasos al problema causado por tener demasiados pasos. Están tratando de luchar contra las matemáticas con lenguaje natural.

Esto no es sostenible. Las empresas europeas que adopten estos enfoques enfrentarán la tasa de fracaso de producción del 95% documentada por la investigación del MIT y Fortune. Gastarán millones en sistemas matemáticamente garantizados de fallar en escenarios de múltiples pasos.

El primer grupo lo sabe. No pueden admitirlo. Su modelo de ingresos depende de mantener la ilusión de que la IA actual funciona. Así que gritan más fuerte.

La oportunidad en el segundo grupo: experiencia pasada por alto

Ahora considera el segundo grupo. Observaron el bombo de la IA desde la barrera. Vieron empresas reinventando técnicas que Europa resolvió hace décadas. Vieron redes neuronales luchando con problemas que la programación con restricciones resuelve elegantemente.

Se mantuvieron en silencio porque el mercado no recompensaba su experiencia. La financiación de IA fue al aprendizaje profundo. La investigación en programación con restricciones continuó en universidades y empresas especializadas. La verificación formal siguió siendo esencial en industrias críticas para la seguridad. La ingeniería del conocimiento impulsó aplicaciones web semánticas que funcionaban de manera fiable.

Este grupo existe. Son sustanciales. Europa tiene más de 10 millones de especialistas en TIC. Alemania tiene 2,3 millones. Europa Central y del Este tienen 3,5 millones. El empleo entre desarrolladores es del 84%. Esto no es un pequeño nicho. Es una fuerza laboral masiva con experiencia subutilizada.

Aquí está la perspectiva crucial: los requisitos de la Ley de IA de la UE para explicabilidad, transparencia y auditabilidad crean demanda regulatoria de precisamente lo que este grupo sabe.

La verificación formal demuestra la corrección del sistema. La programación con restricciones proporciona caminos de razonamiento interpretables. La programación lógica permite la toma de decisiones rastreable. La ingeniería del conocimiento construye sistemas neuro-simbólicos híbridos que combinan aprendizaje con razonamiento.

La experiencia del segundo grupo se asigna directamente a los requisitos de la IA de próxima generación. No necesitan aprender IA desde cero. Necesitan reconocer que sus habilidades existentes SON la próxima generación de IA.

La IA inutilizable que viene

¿Qué sucede cuando los enfoques actuales de IA alcanzan sus límites matemáticos? Ya lo estamos viendo.

Google AI Overview sugirió poner pegamento en la pizza. La IA de CNET escribió artículos con una tasa de error del 53%. Los sistemas de diagnóstico médico fallaron en el 80% de los casos pediátricos. Los modelos de IA legal alucinan en 1 de cada 6 consultas. Estos no son casos extremos. Son síntomas de problemas arquitectónicos fundamentales.

El efecto bola de nieve de alucinaciones identificado por Zhang et al. (2023) muestra que los LLM se comprometen en exceso con los errores tempranos y generan afirmaciones falsas adicionales para justificarlos. Los errores no solo se propagan. Crecen.

El problema del 98% significa que después de 34 pasos de razonamiento, los sistemas son más probables de estar equivocados que correctos. Después de 100 pasos, están equivocados el 86,7% del tiempo. Por esto el 95% de los agentes de IA fallan en producción. Por esto el 95% de los pilotos de IA generativa nunca llegan a producción.

Nos acercamos rápidamente a una IA inutilizable. Sistemas en los que no se puede confiar para razonamiento de múltiples pasos. Sistemas que requieren verificación humana de cada salida. Sistemas que cuestan más arreglar de lo que entregan en valor.

El primer grupo responderá con más de lo mismo. Modelos más grandes. Más cómputo. Mejores prompts. Están atrapados en un paradigma que las matemáticas dicen que no puede funcionar.

El segundo grupo ve esto de manera diferente. Han pasado carreras construyendo sistemas que NO sufren de acumulación exponencial de errores. Los métodos formales demuestran propiedades. La resolución de restricciones encuentra soluciones óptimas. La programación lógica proporciona razonamiento sólido. La ingeniería del conocimiento crea sistemas explicables.

La polarización se vuelve clara. Un grupo duplicando en enfoques que fallan. Otro grupo sosteniendo las soluciones que el mercado eventualmente demandará.

Soberanía digital europea a través de la experiencia existente

La Comisión de la UE define la soberanía digital como "infraestructuras digitales, productos y servicios que salvaguardan la seguridad europea, los activos estratégicos y los intereses." La Declaración de Berlín añade "la capacidad de actuar de forma autónoma y elegir libremente nuestro propio camino digital."

Los enfoques actuales de la soberanía de IA se centran en construir versiones europeas de la IA estadounidense. Entrenar grandes modelos de lenguaje. Crear modelos fundacionales europeos. Competir en términos estadounidenses.

Esto pierde el punto. El camino de Europa hacia la soberanía de IA no es hacer lo que hace América, solo localmente. Es hacer lo que Europa hace mejor, de manera diferente.

El énfasis de la Ley de IA de la UE en explicabilidad, transparencia y diseño centrado en el ser humano no es accidental. Refleja valores europeos. También refleja fortalezas técnicas europeas. La regulación crea demanda de sistemas que puedan ser explicados, verificados y auditados.

¿Quién puede construir estos sistemas? No los especialistas en aprendizaje profundo que construyeron modelos de caja negra. Los expertos en métodos formales que han estado demostrando la corrección de sistemas durante 25 años. Los investigadores de programación con restricciones que han estado construyendo sistemas de optimización interpretables durante dos décadas. Los ingenieros del conocimiento que han estado creando sistemas semánticos explicables desde principios de los 2000.

Esta es la ventaja europea. Europa no necesita importar experiencia en IA. Europa necesita reconocer que su experiencia técnica existente ES la experiencia en IA de próxima generación.

La oportunidad de reconversión oculta a plena vista

El Pacto por las Competencias de la Comisión Europea ha alcanzado a 2,6 millones de individuos a través de iniciativas de mejora y reconversión de habilidades. CEDEFOP informa que más del 25% de los trabajadores adultos europeos ya están experimentando con IA en el trabajo.

La narrativa tradicional sugiere que estos trabajadores necesitan aprender aprendizaje profundo, redes neuronales, arquitecturas de transformers. Necesitan convertirse como el primer grupo.

Esto es al revés. Los trabajadores que Europa ya tiene poseen exactamente las habilidades que la IA de próxima generación necesita. Solo necesitan reconocer que su experiencia es valiosa en el contexto de la IA.

Un especialista en verificación formal no necesita aprender redes neuronales. Necesita aplicar su experiencia en verificación a sistemas de IA basados en restricciones. Un investigador de programación con restricciones no necesita pivotar al aprendizaje profundo. Necesita reconocer que sus técnicas de resolución de restricciones SON la próxima generación de razonamiento de IA. Un ingeniero del conocimiento no necesita abandonar la web semántica por los grandes modelos de lenguaje. Necesita construir sistemas híbridos que combinen aprendizaje con razonamiento.

El desafío de la reconversión no es enseñar IA desde cero a los especialistas europeos. Es ayudarles a ver que sus décadas de experiencia SON IA. La IA que los enfoques actuales no logran entregar.

El modelo de ingresos que arriesgan perder no ha desaparecido. Se está transformando. Las empresas que entienden verificación formal, satisfacción de restricciones e ingeniería del conocimiento serán las que construyan sistemas de IA que realmente funcionen en producción. Los sistemas de IA que cumplen con las regulaciones de la UE. Los sistemas de IA en los que las empresas europeas pueden confiar.

La conclusión matizada: polarización como oportunidad

La polarización entre "debemos tener IA" y "no necesitamos IA" es falsa. Ambas posiciones pierden el matiz.

La realidad matizada: Europa necesita IA, pero no la IA actual. Europa necesita IA de próxima generación construida sobre fortalezas europeas. Explicable, verificable, eficiente, centrada en el ser humano. La IA que la Ley de IA de la UE exige. La IA que las empresas europeas realmente necesitan. La IA que los especialistas europeos ya saben construir.

La narrativa del primer grupo de que debemos adoptar la IA actual o morir es peligrosa. Lleva a las empresas europeas a invertir en sistemas que fallarán. Perpetúa la dependencia de la tecnología estadounidense. Ignora la experiencia europea.

El escepticismo del segundo grupo hacia la IA actual está justificado, pero su conclusión de que no necesitamos IA es incorrecta. Necesitamos IA. Solo necesitamos la IA CORRECTA. IA construida sobre fundamentos que han estado desarrollando durante décadas.

La oportunidad reside en la síntesis: reconocer que la experiencia en IA de próxima generación ya existe en Europa. Son los más de 10 millones de especialistas en TIC. Son los expertos en métodos formales con más de 25 años de experiencia. Son los investigadores de programación con restricciones con dos décadas de trabajo. Son los ingenieros del conocimiento que construyeron la web semántica.

Estas personas no necesitan ser reemplazadas por especialistas en IA de otros lugares. Necesitan ser empoderadas para reconocer que su experiencia ES la experiencia en IA de próxima generación. Necesitan ver el puente entre sus habilidades actuales y los sistemas de IA que Europa realmente necesita.

En Dweve, estamos construyendo ese puente. Core proporciona el marco de verificación formal. Loom implementa expertos basados en restricciones. Nexus proporciona la capa de orquestación. Spindle proporciona la gobernanza del conocimiento. Cada componente aprovecha las fortalezas técnicas europeas. Cada componente crea oportunidades para que los especialistas europeos apliquen su experiencia a la IA de próxima generación.

La polarización no es un problema. Es una oportunidad. El choque entre el bombo y la realidad obligará a las empresas europeas a reconocer lo que realmente funciona. Cuando la IA actual falle, las empresas europeas buscarán alternativas. Esas alternativas existen. Están construidas sobre 25-50 años de investigación europea. Las tienen más de 10 millones de especialistas europeos. Solo necesitan ser reconocidas como la próxima generación de IA.

Lo que debes recordar

• La polarización es falsa. "Debemos tener IA" versus "no necesitamos IA" pierde el matiz. Europa necesita IA de próxima generación construida sobre fortalezas europeas, no IA actual importada.
• La IA actual está fallando. La acumulación exponencial de errores hace que los sistemas de múltiples pasos sean inutilizables. El 95% de los pilotos de IA fallan en producción. Las matemáticas no se preocupan por los modelos de ingresos.
• La experiencia europea existe. Más de 25 años de métodos formales. Más de 20 años de programación con restricciones. Más de 50 años de programación lógica. Más de 20 años de ingeniería del conocimiento. Esto no es historia. Es la base de la IA de próxima generación.
• La Ley de IA de la UE exige lo que Europa tiene. Explicabilidad, transparencia, auditabilidad. Estas no son cargas para los especialistas europeos. Esto es lo que han estado construyendo durante décadas.
• Más de 10 millones de especialistas en TIC. Europa tiene una fuerza laboral sustancial con experiencia relevante. No necesitan aprender IA desde cero. Necesitan reconocer que sus habilidades existentes SON la IA de próxima generación.
• La oportunidad de reconversión es masiva. El Pacto por las Competencias alcanzó a 2,6 millones de personas. El 25% de los trabajadores europeos experimenta con IA. El desafío es reconocer que la experiencia existente se aplica a la IA, no importar experiencia extranjera.
• La soberanía de IA europea viene de dentro. No copiando enfoques estadounidenses, sino aprovechando las fortalezas europeas en métodos formales, programación con restricciones e ingeniería del conocimiento para construir IA que realmente funcione.

La conclusión

El debate sobre la soberanía de IA europea se centra en la pregunta equivocada. No es si Europa necesita IA o no necesita IA. Es qué TIPO de IA necesita Europa.

La IA actual, construida sobre aprendizaje profundo y redes neuronales, está alcanzando límites matemáticos. Acumulación exponencial de errores. Bolas de nieve de alucinaciones. Tasas de fracaso en producción del 95%. Este no es el futuro en el que las empresas europeas pueden confiar.

La IA de próxima generación, construida sobre verificación formal, satisfacción de restricciones e ingeniería del conocimiento, ya está emergiendo en Europa. Aprovecha 25-50 años de investigación europea. Emplea a más de 10 millones de especialistas europeos. Se alinea con los requisitos de la Ley de IA de la UE. Realmente funciona.

El primer grupo seguirá gritando que Europa debe adoptar la IA actual o morir. Su modelo de ingresos depende de ello. El segundo grupo permanecerá escéptico, sin darse cuenta de que su experiencia ES la próxima generación de IA.

La verdad matizada está en medio. Europa necesita soberanía de IA. Pero el camino hacia la soberanía no es importar tecnología estadounidense. Es empoderar a los especialistas europeos para construir la IA que ya saben crear. La IA construida sobre fundamentos que han estado desarrollando durante décadas. La IA que la Ley de IA de la UE exige. La IA que realmente funcionará en producción.

La próxima generación de expertos en IA no es alguien que Europa necesite encontrar o entrenar desde cero. Ya están aquí. Han estado aquí durante 25-50 años. Solo necesitan reconocer que su experiencia es exactamente lo que la IA de próxima generación requiere.

¿Listo para construir soberanía de IA europea sobre fundamentos europeos? La plataforma basada en restricciones de Dweve aprovecha décadas de investigación europea en métodos formales, programación con restricciones e ingeniería del conocimiento. Sin importar fracasos estadounidenses. Solo construir sobre fortalezas europeas. Únete a nuestra lista de espera.