La inteligencia artificial cambia rapido, pero no todo lanzamiento merece la misma atencion. En este articulo tomamos como punto de partida una publicacion reciente de IBM Technology y la convertimos en una lectura practica para equipos, creadores y profesionales de Latinoamerica.
El foco es simple: entender que hay detras de Quantum y Shift, por que importa ahora y como se puede evaluar sin caer en promesas exageradas.
Por que este tema importa
Lara Jehi began treating epilepsy patients in the 2000s, critical surgical decisions were driven more by clinician intuition and expertise than data. Today, she is a leader of IBM and Cleveland Clinic’s Discovery Accelerator, using advanced AI and quantum computing to transform how researchers analyze data, simulate molecules, accelerate drug discovery, and develop more precise treatments. Jehi about how quantum computing is changing biomedical research, and what these breakthroughs could mean for the future of healthcare and life sciences. 🎧 Listen today across all your favorite podcast platforms → https://ibm.biz/~yVz7wP78j #quantum #clevelandclinic #drugdiscovery #ai #healthtech #ibm
La clave no es adoptar una herramienta porque esta de moda, sino identificar si resuelve una friccion concreta: ahorrar tiempo, mejorar calidad, ampliar capacidades del equipo o abrir una nueva oportunidad de producto.
Ideas clave para llevarte
- Categoria: Investigacion IA.
- Oportunidad: Quantum y Shift puede servir para mejorar procesos existentes si se prueba con objetivos concretos.
- Criterio: conviene evaluar resultados, costos, privacidad y facilidad de integracion antes de adoptarlo.
- Riesgo: una demo atractiva no reemplaza una prueba real con datos, usuarios y restricciones propias.
Como aplicarlo en la practica
Una forma razonable de empezar es usarlo como senal temprana para detectar oportunidades, preparar pruebas y decidir si vale la pena incorporarlo al flujo de trabajo. La prueba deberia tener un alcance pequeno, una metrica clara y una comparacion contra el proceso actual.
Si el resultado mejora velocidad pero baja calidad, todavia no esta listo. Si mejora calidad pero exige demasiada supervision, tal vez sirva como asistente y no como automatizacion completa. Si mejora ambas cosas, entonces vale la pena documentar el flujo y repetirlo.
Checklist antes de adoptarlo
- Definir que tarea concreta se quiere mejorar.
- Probar con ejemplos reales, no solamente con casos ideales.
- Revisar privacidad, permisos y dependencia de terceros.
- Medir tiempo ahorrado, calidad del resultado y esfuerzo de supervision.
- Guardar aprendizajes para decidir si escalar, pausar o descartar.
Conclusion
Quantum y Shift merece atencion porque forma parte de una tendencia mas amplia: herramientas de IA cada vez mas capaces, pero tambien mas dificiles de evaluar. La ventaja esta en mirar menos el ruido y mas la utilidad concreta para tu contexto.
