La inteligencia artificial ya es parte de nuestras vidas. Se ha integrado a dispositivos, herramientas y aplicaciones de uso diario. Las podemos encontrar simples como lo son los asistentes digitales o las sugerencias en las plataformas de streaming; hasta las inteligencias artificiales robustas que realizan funciones intelectuales similares a las humanas, siendo una de estas la IA cognitiva.
Seguramente hayas oído hablar del chip cerebral de Neuralink, una de las empresas de Elon Musk. Es quizás una de los avances más sonados de la neurotecnología, concretamente del campo de la IA cognitiva. En este artículo, profundizaremos en qué consiste este área y sus aplicaciones médicas y hablaremos de una alternativa a Neuralink.
La IA cognitiva como pilar de la neurotecnología
La IA cognitiva tiene la capacidad de razonar, aprender, resolver problemas y procesar datos a una mayor velocidad; adaptándose a cambios de situación y entorno. Por ejemplo, al evaluar imágenes puede cambiar su capacidad de reconocimiento dependiendo del nivel de iluminación o perspectiva (Fügener et al., 2022).
Y es esta capacidad de análisis y adaptación la que ha llevado a que la IA cognitiva sea fundamental en la neurotecnología. Esta IA permite avances en el desarrollo de dispositivos que mejoran la comunicación; ayudan a la rehabilitación motriz, y en el control de la enfermedad de Parkinson y la epilepsia. Un campo que combina avances de ingeniería y medicina en lo que se conoce como interfaz cerebro-computadora (Sun et al., 2025).
¿Cómo ayuda la interfaz cerebro-computadora en los déficits neurológicos?
La interfaz cerebro-computadora procesa señales provenientes de los dispositivos de detección. Estos van desde los menos invasivos como los sensores, hasta los implantes cerebrales ubicados a nivel cortical.
Las cuatro fases de la decodificación neuronal
De manera general, la interfaz convierte la información proveniente de la decodificación neuronal a través de cuatro fases:
- La adquisición de la señal, en la que se detecta y registra la señal cerebral.
- El procesamiento de las señales mediante algoritmos especializados; el análisis de componentes independientes o enfoques de aprendizaje profundo.
- La salida o resultado: en la que se ejecuta la acción, como puede ser un movimiento o deletrear una palabra.
- La retroalimentación: donde el dispositivo informa la interpretación que hace de la acción y da un resultado en forma visual o auditiva (Sun et al., 2025).
Beneficios y aplicaciones médicas
Esta interacción entre el humano y el dispositivo permite una mayor accesibilidad y rendimiento cognitivo en pacientes que presentan déficits neurológicos. Esto ofrece distintas aplicaciones de la IA cognitiva en medicina, como:
- El desarrollo de interfaces neuronales que ayudan al procesamiento de señales motoras en pacientes con parálisis o que permiten la audición, como ocurre con los implantes.
- La recuperación de la comunicación en aquellos que han sufrido infartos cerebrales a través de implantes cerebrales (Silva et al., 2024).
Chips cerebrales, el avance de la interfaz cerebro-computadora con IA cognitiva
Por muchos años hemos escuchado hablar de Neuralink, una tecnología de implantación invasiva desarrollada por Elon Musk. Esta permite el procesamiento y transmisión de información mediante su inserción en la corteza cerebral. Una intervención que puede generar riesgos como infección, hemorragia y trombosis (González, 2022). Y más recientemente, se ha documentado la presencia de parálisis, inflamación, pérdida de equilibrio y depresión en modelos animales (Reina, 2024).
Synchron y NVIDIA: una alternativa menos invasiva
Ante este panorama, alternativas como el chip cerebral desarrollado por Synchron en colaboración con NVIDIA es una opción más sencilla y menos riesgosa. Esta tecnología se implanta a través de un tubo malla que se introduce por una vena del cuello similar a como se colocaría un stent cardíaco.
La IA cognitiva de NVIDIA busca que la interfaz cerebro-computadora sea más intuitiva y precisa. De esta manera, el usuario podrá realizar tareas cotidianas mediante el procesamiento neuronal en tiempo real. Al optimizar el procesamiento de señales de la sincronización neuronal y las capacidades de interferencia multi-IA se genera una respuesta más ágil y se fortalece la privacidad de los datos. Sin duda, esta es una de las principales preocupaciones éticas relacionadas con el uso de los dispositivos.
Perspectivas futuras y el impacto en la autonomía
A futuro se espera que estos avances en el desarrollo de chips cerebrales con IA cognitiva mejoren la independencia en personas con problemas neurológicos. Con el tiempo, el desarrollo de nuevas neuroprótesis con mejores funciones cognitivas podrá redefinir la relación del ser humano, la medicina y la tecnología.
Si te ha gustado este artículo y quieres recibir más contenido sobre innovación y tecnología directamente en tu correo, suscríbete a nuestra newsletter y mantente siempre actualizado. No somos de los que llenan tu bandeja, solo compartimos los lunes.
