Esta semana en San Francisco, AMD organizó su evento Advancing AI 2024, donde se presentaron novedades para la prensa, proveedores y analistas de la industria. Se anunciaron productos para centros de datos, como los nuevos procesadores AMD EPYC y AMD Instinct, así como los procesadores AMD Ryzen AI Pro de la serie 300 para usuarios empresariales. Sin embargo, lo que más me interesó fue el software que se mostró. La inteligencia artificial ha prometido mucho, pero hasta ahora no ha logrado ofrecer software que convenza a los usuarios de comprar una nueva laptop con una unidad de procesamiento neural (NPU), es decir, las llamadas PC AI de las que tanto se habla en 2024.
Lo que vi fue bastante similar a lo que hemos observado en el último año: mucha generación de imágenes, algunos chatbots y herramientas de videoconferencia como el reemplazo de fondos o el desenfoque. Pero no son exactamente las aplicaciones revolucionarias que podrían cambiar el juego para las PC AI. No obstante, también vi herramientas y demostraciones interesantes que indican que estamos comenzando a ir más allá de esos casos de uso básicos hacia territorios más creativos en la inteligencia artificial, lo que me hace pensar que podría haber algo real en toda esta conversación sobre IA, aunque aún tomará tiempo para que la tecnología dé frutos.
Una de las herramientas destacadas en el evento fue una serie de demostraciones de agentes inteligentes en un entorno de juego 3D, similar a lo que se encuentra en plataformas de desarrollo de juegos como Unity o Unreal Engine. En una de las demostraciones, se mostró a la IA jugando múltiples partidas de Pong 3D. Aunque esto podría no parecer impresionante, lo notable es que los controles de la IA solo tenían una regla simple: la pelota no podía golpear la pared detrás de ella.
Esto puede parecer trivial, pero hay que recordar que los programas de computadora tradicionales deben definir muchas reglas que podrías dar por sentado. Por ejemplo, ¿sabe un agente de IA que debe mover el paddle para bloquear la pelota? ¿Sabe que debe golpear la pelota hacia la pared del oponente para anotar puntos? Estas son cosas que normalmente deben programarse en un juego, pero el agente de IA en la demostración no sabía nada de eso, y aun así aprendió las reglas y jugó como se supone que debe hacerlo.
Otra demostración mostró un juego de “pilla-pilla” entre cuatro agentes humanoides en una habitación con obstáculos, donde tres agentes debían atrapar al cuarto. Ninguno de los agentes tenía reglas al principio, ni marcadores programados para navegar por los obstáculos. Al ser liberados en el entorno, los tres agentes rojos identificaron rápidamente al agente azul y comenzaron a perseguirlo, mientras que el agente azul intentaba evadir a sus perseguidores.
También vi demostraciones similares donde los agentes aprendían las reglas del entorno a medida que avanzaban. Sin embargo, estas demostraciones solo mostraron el éxito final de los agentes, por lo que no pude ver cómo fueron entrenados o cuánto tiempo les tomó aprender. Aun así, tener agentes de IA más inteligentes en los juegos sería un gran avance.
Otras aplicaciones que vi incluyeron Autodesk 3DS Max 2025 con un complemento de tyDiffusion que generaba una escena 3D básica a partir de un texto. Aunque la salida 3D no ganaría premios de diseño, para ingenieros y diseñadores podría ser un borrador inicial que luego podrían desarrollar para crear algo más detallado y profesional.
La demostración que más me interesó fue una que permitía controlar la reproducción de video local solo con movimientos faciales. Para personas con discapacidades, esta aplicación de IA podría ser revolucionaria. Aunque fue una prueba simple, es mucho más atractiva que usar otro generador de imágenes para crear memes extraños o videos para redes sociales.
Vi otras demostraciones interesantes con herramientas potenciadas por IA, pero las más desarrolladas eran generadores de imágenes y agregadores de datos. Una aplicación madura que vi hizo un mejor trabajo resumiendo noticias deportivas que Google Gemini, pero crear un contenido multimedia a partir de material de otros solo será útil si hay contenido original para agregar. Estas herramientas de resumen de búsqueda de IA no son una aplicación viable a largo plazo, ya que los resúmenes del trabajo de escritores, periodistas y fotógrafos afectan los ingresos de esos creadores, quienes no podrán seguir produciendo el contenido que las herramientas de IA necesitan.
Este tipo de producto de IA es, en última instancia, un callejón sin salida, pero actualmente es el ejemplo más visualmente atractivo de cómo la IA puede operar. Por eso, las empresas seguirán desarrollando este tipo de productos para aprovechar la ola de la IA. Afortunadamente, también vi suficientes ejemplos de cómo la IA puede hacer algo diferente y mejor, lo que con el tiempo hará que la IA y las PC AI que la impulsan sean una inversión valiosa. Pronto, pero aún no.
