Un sistema de inteligencia artificial aprueba el examen de especialización médica. El mismo sistema, puesto a conectar cinco electrodos a un paciente, no puede hacerlo. Las dos cosas son ciertas a la vez.
La charla parte de ese contraste para sostener una tesis de ingeniería: lo que hoy limita a estos sistemas no es la capacidad de razonar — que ya iguala a la humana en dominios formales — sino la acción en el mundo físico y la cadena de responsabilidad que la acompaña.
La charla muestra por qué una tarea física como manipular un cable sigue siendo difícil de automatizar. También aborda un riesgo de los modelos de lenguaje: pueden presentar un dato inventado con la misma seguridad que uno correcto. Finalmente, plantea qué decisiones de diseño permiten saber quién debe responder cuando el sistema se equivoca.
Qué recorre la charla
La paradoja fundamental.La paradoja de Moravec: por qué el razonamiento abstracto se automatizó antes que la destreza sensoriomotora, y qué dice eso de dónde está el valor. Definición.
La charla cruza varios de los ejes del Technology Camp — sistemas inteligentes, robótica e industria, ingeniería para la salud, experiencias digitales. Su tesis es directa: si el límite de estos sistemas es el mundo físico y la cadena de responsabilidad, entonces el ingeniero — industrial, multimedia, biomédico, mecatrónico — está en el lugar exacto donde queda trabajo por hacer. No compitiendo con quien entrena modelos, sino donde el modelo se encuentra con la materia — o con el usuario —, y donde alguien tiene que diseñar el sistema para que se pueda identificar quién responde y esa responsabilidad se asuma de verdad, no solo se asigne en el papel.
Sobre el ponente
Henry Roncancio es docente de la UMNG y trabaja en el diseño de sistemas de IA para automatización empresarial.
Para profundizar
Hans Moravec. Mind Children: The Future of Robot and Human Intelligence. Harvard University Press, 1988.El planteamiento original de la paradoja.
Michael Polanyi. The Tacit Dimension. 1966.«Sabemos más de lo que podemos decir.»
Andreas Matthias. «The responsibility gap: Ascribing responsibility for the actions of learning automata». Ethics and Information Technology, 2004.El hueco entre el operador que ya no controla y el sistema que no responde.
Madeleine Clare Elish. «Moral Crumple Zones: Cautionary Tales in Human-Robot Interaction». Engaging Science, Technology, and Society, 2019.El humano que absorbe el impacto para proteger el sistema.
Raja Parasuraman y Victor Riley. «Humans and Automation: Use, Misuse, Disuse, Abuse». Human Factors, 1997.Por qué el supervisor de un sistema fiable se degrada como supervisor.
Materiales complementarios
El recorrido de la ponencia se compone de 8 fases y un recurso transversal permanente de consulta:
02 · La paradoja fundamental.La paradoja de Moravec: por qué el razonamiento abstracto se automatizó antes que la destreza sensoriomotora y qué dice eso de dónde está el valor de la ingeniería.
05 · El fallo silencioso.Cuando el sistema se equivoca sin señalarlo: políticas VLA, el diagnóstico y los papers de la colección.
06 · El puente.El puente semántico→acción, cuello de botella declarado del campo: SayCan, Code as Policies, LLM+P, SayPlan e Inner Monologue, y el límite que cada uno declara.
08 · Dónde queda el trabajo de ingeniería.El cierre: las cuatro decisiones de diseño que cierran el hueco — verificación, registro, umbral de intervención y la persona que responde con poder real.
Glosario Técnico Transversal.Los 18 conceptos y magnitudes del campo definidos en detalle, indexados y accesibles desde cualquier punto de la charla.
Repositorio de Investigación: awesome-embodied-ai.Mapa de evidencia viva con 54 papers fundamentales clasificados, metadatos estructurados, scripts de descarga, modelos VLA, Sim2Real y arquitecturas ROS 2.
Asistencia y consultas
Ponencia abierta a estudiantes, docentes y visitantes del Technology Camp 2026.