Al pedirle al asistente de voz que reserve una cita, la respuesta a veces llega lenta o no entiende las pausas y vacilaciones de la voz.

Esa fricción cotidiana refleja por qué la IA no reproduce aún la fluidez de una conversación humana.

En París, lo que dijo Peter DeSantis

En VivaTech 2026, el 17 de junio en París, Peter DeSantis, vicepresidente senior de IA, silicio y computación cuántica en Amazon, dijo que la innovación en IA apenas comienza.

Reconoció mejoras recientes en eficiencia, pero afirmó que hacen falta “un par de órdenes de magnitud” más para lograr cambios verdaderamente transformadores.

Añadió que los modelos actuales, basados en la arquitectura llamada transformer (la forma dominante hoy para procesar texto y lenguaje), evolucionarán, pero que se necesitarán arquitecturas nuevas y hardware diferente para alcanzar reacciones tan rápidas como una conversación humana.

Tres cambios que notarás

Respuestas más fluidas en voz y video

La IA apuntada a conversaciones podrá responder en el ritmo natural del habla (unos 40 milisegundos según DeSantis).

En la práctica, esto significa asistentes que no interrumpen, reconocen vacilaciones y siguen conversaciones en tiempo real durante llamadas o videollamadas.

Mejor comprensión de gestos y pausas

Los sistemas futuros buscarán interpretar movimientos, interrupciones y sonidos breves.

Eso permitirá subtítulos más precisos, asistentes que apoyen mejor a personas con dificultades del habla y atención al cliente por video que detecte cuando un cliente necesita aclaraciones.

Servicios más económicos y actualizados

Cuando chips y modelos se diseñen juntos, Amazon espera crear un “círculo virtuoso“: modelos mejores que exigen chips mejores, lo que reduce costos.

Ya hay empresas usando los chips Trainium de AWS y logrando mayor eficiencia en cómputo, lo que puede traducirse en servicios de IA en la nube más baratos y actualizaciones más rápidas de modelos.

Una explicación sencilla

Piense en la IA como un automóvil: no basta con un motor potente (el modelo); también hacen falta mejores neumáticos y caminos (el chip y la infraestructura).

Para que el auto vaya realmente rápido y con seguridad en la vida real, ingenieros y fabricantes deben diseñar todo en conjunto.

Lo que falta por resolver

Quedan por probar nuevas arquitecturas y hardware en escenarios reales.

No hay fechas claras para esos saltos, ni garantía de que las mejoras llegarán sin ajustes legales, pruebas de seguridad o evaluación de costos.

DeSantis también recalcó que los humanos seguirán en el centro de las innovaciones complejas.

Hacia dónde va

El mensaje de Amazon es que estamos en la línea de salida: la IA que actúa en el mundo real requiere reacción humana y técnica al mismo tiempo.

La transformación será gradual y dependerá de avances coordinados en chips, software y pruebas reales.

Por qué importa

• Impacto en negocio: Reducción de costos y servicios de IA más rápidos y eficientes.
• Impacto en usuarios: Interacciones por voz y video más naturales y útiles.
• Impacto en la industria: Mayor colaboración entre diseñadores de chips y desarrolladores de modelos cambiará cómo se construye la IA.

Nota de Transparencia

Esta nota fue escrita con apoyo en herramientas de IA. La fuente fue aprobada por Diario Occidente y el contenido final fue revisado por un miembro del equipo de redacción.

Sobre la autora

Rosa María Agudelo Ayerbe es directora del Diario Occidente, periodista y comunicadora social con más de 35 años de experiencia en medios de comunicación.

Especialista en administración y finanzas, cuenta además con estudios de maestría en transformación digital y especialización en inteligencia artificial.

Ha liderado procesos de innovación y transformación digital en medios de comunicación, combinando periodismo, tecnología y estrategia empresarial.

Desde su experiencia analiza el impacto de la inteligencia artificial, la comunicación digital y las tendencias tecnológicas que están redefiniendo la forma en que trabajamos, aprendemos y tomamos decisiones.

Estas notas se apoyan en un agente de investigación basado en inteligencia artificial, diseñado para monitorear semanalmente avances, lanzamientos y debates clave del sector.

El contenido es posteriormente leído, analizado, contextualizado y validado editorialmente antes de su publicación.

Este proceso forma parte del mecanismo de actualización continua que permite interpretar los desarrollos tecnológicos desde una mirada periodística, crítica y comprensible para audiencias no especializadas.

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