Conacyt expone aplicaciones de inteligencia artificial en ingeniería y alerta sobre riesgos
En la segunda edición del Foro Internacional de Ingeniería (FIING 2026) organizado por el Centro Paraguayo de Ingenieros, Benjamín Barán Cegla, presidente del Conacyt, disertó sobre las aplicaciones presentes y futuras de la inteligencia artificial en la ingeniería, proyectando un futuro donde ingenieros no humanos codirigen proyectos con profesionales.
- IA puede optimizar cadenas de suministro, detectar fallas en maquinarias y simular comportamiento de infraestructuras mediante gemelos digitales
- Paraguay desarrolla algoritmos de IA para logística en la Región Oriental, seguridad informática y diseño de CubeSat
- Barán advirtió sobre riesgos: información falsa, operación como cajas negras, y necesidad de supervisión humana en resultados técnicos
Benjamín Barán Cegla, presidente del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología de Paraguay y doctor en Ingeniería de Sistemas y Computación, presentó en el FIING 2026 las capacidades actuales de la inteligencia artificial en la ingeniería. Explicó que la IA permite anticipar fallas de maquinarias, comparar miles de diseños simultáneamente, optimizar cadenas de suministro, generar códigos informáticos y simular el comportamiento de infraestructuras críticas como puentes mediante gemelos digitales.
Paraguay ha desarrollado varias aplicaciones concretas de inteligencia artificial. Un algoritmo denominado colonia de hormiga optimiza el número de vehículos necesarios y calcula las trayectorias para atender la Región Oriental del país, resolviendo simultáneamente dónde debe ir cada unidad para distribuir mercaderías. También se desarrolla un detector de intrusiones para redes informáticas industriales que reconoce comportamientos anómalos en sistemas que controlan maquinarias e infraestructuras críticas. Adicionalmente, investigaciones relacionadas con CubeSat (pequeños satélites modulares) y viviendas de interés social buscan identificar diseños más eficientes en términos energéticos, costos y funcionalidad.
Sin embargo, Barán advirtió sobre limitaciones significativas de estos sistemas. Los modelos generativos pueden producir información falsa, operan como cajas negras sin permitir verificar cómo llegaron a conclusiones específicas, y reproducen deficiencias presentes en los datos con los que fueron entrenados. Señaló que ningún resultado técnico debería emplearse automáticamente sin conocer limitaciones ni contar con supervisión humana. También alertó sobre exposición de información confidencial en servidores externos, posible reducción de empleos administrativos y riesgo de pérdida de pensamiento crítico en la práctica profesional.
Barán concluyó que la capacitación permanente, normas y ética resultan indispensables ante una tecnología que continuará expandiéndose en diversos sectores de la ingeniería, según reportó ABC Color.
Este artículo fue redactado con asistencia de IA a partir de fuentes públicas y está sujeto a revisión editorial de Ahora.
