John McCarthy es ampliamente reconocido como uno de los pioneros más influyentes en el campo de la inteligencia artificial (IA). Nacido el 4 de septiembre de 1927 en Boston, Massachusetts, McCarthy creció en una familia de inmigrantes de origen irlandés y ruso. Desde temprana edad mostró un notable interés por la matemática y las ciencias, inclinaciones que lo llevaron a convertirse en una figura clave en el desarrollo de lo que hoy conocemos como IA. Este artículo explora su trayectoria académica, sus aportes técnicos al campo y el legado que dejó en la comunidad científica.
McCarthy asistió a la Universidad de California, Berkeley, donde inicialmente se especializó en matemáticas. Tras obtener su licenciatura en 1948, continuó sus estudios de posgrado en Princeton, donde completó su doctorado en Matemáticas en 1951. Durante su tiempo en Princeton, estuvo influenciado por la rica tradición de la lógica matemática que había sido desarrollada por figuras como Kurt Gödel y Alan Turing. Fue en este contexto que McCarthy comenzó a interesarse en las intersecciones entre la lógica formal y la capacidad de las máquinas para procesar información de manera inteligente.
Uno de los logros más notables de McCarthy fue la acuñación del término «inteligencia artificial». Durante la Conferencia de Dartmouth en 1956, un evento que McCarthy ayudó a organizar, él y sus colegas presentaron una serie de ideas que formaron la base conceptual de la IA como campo de estudio independiente. En esa conferencia, McCarthy propuso que “la inteligencia puede describirse de manera tan precisa que una máquina puede simularla». Esta afirmación se convertiría en el núcleo de la investigación en IA durante las décadas siguientes. La Conferencia de Dartmouth es vista como el punto de partida oficial de la IA, y McCarthy como uno de sus padres fundadores.
En el ámbito técnico, uno de los mayores legados de McCarthy es el desarrollo de LISP, un lenguaje de programación que se ha mantenido como una herramienta fundamental en la investigación de IA. LISP fue diseñado por McCarthy en 1958 como un lenguaje para la manipulación de datos simbólicos, lo que lo hizo especialmente útil para la representación del conocimiento y la realización de razonamientos lógicos en IA. LISP introdujo varias innovaciones, incluyendo la idea de «listas» como estructuras de datos fundamentales, y fue uno de los primeros lenguajes en implementar la recursión, una técnica clave para la resolución de problemas complejos. Aunque han surgido otros lenguajes de programación más modernos, LISP sigue siendo utilizado en aplicaciones especializadas y en la enseñanza de conceptos avanzados de IA y programación.
Otro de los grandes logros de McCarthy fue su contribución a la teoría de sistemas automatizados y el concepto de «computación de tiempo compartido». Durante su tiempo en el MIT en la década de 1960, McCarthy ayudó a desarrollar el concepto de tiempo compartido, que permitió a múltiples usuarios interactuar con una computadora al mismo tiempo. Esta innovación cambió drásticamente la manera en que se entendía y utilizaba la computación, y fue un precursor de la computación en la nube y otras formas de procesamiento distribuido.
McCarthy también fue un firme defensor del enfoque simbólico para la IA. A diferencia de otros investigadores que se centraron en redes neuronales y métodos estadísticos, McCarthy creía que la IA debía basarse en la manipulación de símbolos y la lógica formal para simular el pensamiento humano. Su visión de una IA «fuerte», es decir, una IA que no solo pudiera realizar tareas específicas, sino también desarrollar una forma de razonamiento general y comprender el mundo de manera similar a como lo hacen los humanos, influyó profundamente en el desarrollo de la IA durante las primeras décadas de su existencia. Aunque las técnicas de IA han cambiado drásticamente desde los días de McCarthy, su enfoque en la representación del conocimiento y la lógica continúa siendo relevante en áreas como la planificación automatizada y los sistemas expertos.
A lo largo de su carrera, McCarthy recibió numerosos premios y reconocimientos por sus contribuciones al campo de la IA. En 1971, fue galardonado con el Premio Turing, considerado el equivalente al «Nobel» de la informática, por su papel en la invención de LISP y sus contribuciones teóricas a la IA. A lo largo de su vida, continuó publicando investigaciones influyentes y promoviendo su visión de la IA, manteniendo su fe en la posibilidad de crear una inteligencia artificial general (AGI), a pesar del escepticismo de algunos de sus contemporáneos.
Además de sus aportes técnicos, McCarthy también fue un pensador profundo sobre las implicaciones éticas de la IA. Fue uno de los primeros en advertir sobre los posibles riesgos de la IA avanzada, señalando que los futuros sistemas inteligentes deberían ser diseñados con fuertes consideraciones éticas. Sin embargo, McCarthy era optimista acerca de la capacidad de la humanidad para gestionar estos riesgos, y a menudo abogaba por una aproximación cuidadosa pero progresiva al desarrollo de tecnologías avanzadas.
El legado de John McCarthy trasciende sus contribuciones técnicas. Su capacidad para formular preguntas fundamentales sobre la naturaleza de la inteligencia y su empeño en construir herramientas que emularan estas capacidades han sentado las bases para gran parte de la investigación actual en IA. Aunque no vivió para ver la plena realización de su sueño de una inteligencia artificial general, McCarthy fue una figura clave en la evolución del campo, inspirando a generaciones de científicos y tecnólogos que continúan trabajando en los problemas que él mismo planteó.
McCarthy falleció el 24 de octubre de 2011 a la edad de 84 años, dejando un legado duradero en la historia de la ciencia y la tecnología. Sus ideas sobre la representación del conocimiento, la lógica formal y el lenguaje de programación siguen influyendo en la investigación actual, mientras que su visión a largo plazo sobre la IA continúa siendo un faro para los investigadores que buscan entender y replicar la inteligencia humana en las máquinas. En resumen, John McCarthy fue uno de los arquitectos más influyentes en la fundación de la inteligencia artificial como campo de estudio. A través de sus innovaciones como el lenguaje de programación LISP y su trabajo en el concepto de computación de tiempo compartido, McCarthy no solo contribuyó al desarrollo de herramientas fundamentales para la IA, sino que también ayudó a definir la visión a largo plazo del campo. Su legado permanece vivo en la comunidad científica, donde sus ideas continúan inspirando nuevos enfoques y descubrimientos en la búsqueda de construir máquinas verdaderamente inteligentes.
El pedido fue por medio de una carta abierta. La nueva legislación europea no se aplicará plenamente hasta 2026.
Una treintena de empresas tecnológicas, entre ellas Meta (Facebook, Instagram) y Spotify, así como investigadores y asociaciones pidieron en un carta abierta a la Unión Europea que aclare su normativa sobre inteligencia artificial (IA).
«Europa se ha vuelto menos competitiva e innovadora que otras regiones y hoy corre el riesgo de perder aún más terreno en la era de la IA debido a decisiones regulatorias inconsistentes», dice la carta publicada el jueves.
«En los últimos tiempos, las regulaciones se han vuelto fragmentadas e impredecibles», argumentan los firmantes, que consideran que las intervenciones de las autoridades europeas «han generado mucha incertidumbre sobre el tipo de datos que se pueden utilizar para entrenar modelos de IA.» Por eso piden a los responsables políticos europeos «decisiones armonizadas, coherentes, rápidas y claras sobre las regulaciones de datos en la UE».
En agosto entró oficialmente en vigor la nueva legislación europea para regular la IA, pionera a nivel mundial, que tiene el objetivo de impulsar la innovación protegiendo al mismo tiempo la vida privada. La normativa impone restricciones a los sistemas de IA si suponen un peligro para la sociedad. También obliga a los sistemas como ChatGPT a garantizar la calidad de los datos y el respeto de los derechos de autor.
La nueva legislación no se aplicará plenamente hasta 2026 pero algunas disposiciones serán vinculantes el próximo año.
Europa y la primera ley que regula la IA
El organismo internacional es el primero en decretar un marco legal para el desarrollo de este tipo de tecnología. La ley había sido aprobada en marzo, pero entró en vigor desde el mes de agosto de 2024.
La normativa asigna sus normas a cada empresa que utiliza sistemas de IA en función de cuatro niveles de riesgo: sin riesgo, riesgo mínimo, riesgo alto y los sistemas de IA prohibidos. Esta categorización también determina qué plazos se les aplica a cada empresa para cumplir con la nueva legislación.
En esta línea, con la entrada en vigencia de la ley la UE prohibirá totalmente determinadas prácticas a partir de febrero de 2025. Entre ellas están las que manipulan la toma de decisiones de un usuario o amplían las bases de datos de reconocimiento facial mediante el scraping de Internet.
Otros sistemas de IA que se consideran de alto riesgo, como los que recopilan datos biométricos y los que se utilizan para infraestructuras críticas o decisiones laborales, tendrán que cumplir las normas más estrictas. Entre las exigencias, las empresas tendrán que mostrar sus conjuntos de datos de entrenamiento de IA y también deberán aportar pruebas de supervisión humana, entre otros requisitos.
Thomas Regnier, portavoz de la Comisión Europea, aseguró que «alrededor del 85% de las empresas de IA» actuales entran en la tercera categoría de «riesgo mínimo», con muy poca regulación exigida.
La entrada en vigor de la normativa exigirá a los Estados de la UE crear autoridades nacionales competentes – con límite en agosto – que supervisen la aplicación de la normativa en su país. A su vez, los miembros de la comisión europea se preparan para acelerar las inversiones en IA, con una inyección esperada de 1.000 millones de euros en 2024 y hasta 20.000 millones en 2030.
TEXTO Y FIRMANTES DE LA CARTA ABIERTA.
Una regulación fragmentada implica que la UE corre el riesgo de perderse la era de la IA.
Somos un grupo de empresas, investigadores e instituciones que forman parte integral de Europa y que trabajamos para servir a cientos de millones de europeos. Queremos que Europa triunfe y prospere, incluso en el campo de la investigación y la tecnología de inteligencia artificial de vanguardia. Pero la realidad es que Europa se ha vuelto menos competitiva e innovadora en comparación con otras regiones y ahora corre el riesgo de quedarse aún más rezagada en la era de la inteligencia artificial debido a la incoherencia en la toma de decisiones regulatorias.
A falta de reglas coherentes, la UE va a perder la oportunidad de aprovechar dos pilares de la innovación en IA. El primero son los desarrollos en modelos «abiertos» que se ponen a disposición de todo el mundo de forma gratuita para que los utilice, modifique y desarrolle, multiplicando los beneficios y difundiendo las oportunidades sociales y económicas. El segundo son los últimos modelos «multimodales», que funcionan de forma fluida en texto, imágenes y voz y que permitirán el siguiente salto adelante en IA. La diferencia entre los modelos basados únicamente en texto y los multimodales es como la diferencia entre tener un solo sentido y tener los cinco.
Los modelos abiertos de vanguardia como Llama (basados en texto o multimodales) pueden potenciar la productividad, impulsar la investigación científica y agregar cientos de miles de millones de euros a la economía europea. Las instituciones públicas y los investigadores ya están utilizando estos modelos para acelerar la investigación médica y preservar las lenguas, mientras que las empresas establecidas y las empresas emergentes están obteniendo acceso a herramientas que nunca podrían construir o permitirse por sí mismas. Sin ellas, el desarrollo de la IA se producirá en otras partes, privando a los europeos de los avances tecnológicos de los que disfrutan en Estados Unidos, China e India.
Las investigaciones estiman que la IA generativa podría aumentar el PIB mundial en un 10% durante la próxima década y a los ciudadanos de la UE no se les debería negar ese crecimiento.
La capacidad de la UE para competir con el resto del mundo en materia de IA y aprovechar los beneficios de los modelos de código abierto depende de su mercado único y de un conjunto de normas regulatorias compartidas. Si las empresas e instituciones van a invertir decenas de miles de millones de euros para desarrollar una IA generativa para los ciudadanos europeos, necesitan unas normas claras, que se apliquen de forma coherente y que permitan el uso de datos europeos. Pero en los últimos tiempos, la toma de decisiones regulatorias se ha vuelto fragmentada e impredecible, mientras que las intervenciones de las autoridades europeas de protección de datos han creado una enorme incertidumbre sobre qué tipos de datos se pueden utilizar para entrenar modelos de IA. Esto significa que la próxima generación de modelos de IA de código abierto, y los productos y servicios que construyamos sobre ellos, no comprenderán ni reflejarán los conocimientos, la cultura o los idiomas europeos. La UE también se perderá otras innovaciones, como el asistente de IA de Meta, que va camino de convertirse en el asistente de IA más utilizado del mundo a finales de este año.
Europa se enfrenta a una elección que afectará a la región durante décadas.
Puede optar por reafirmar el principio de armonización consagrado en marcos regulatorios como el RGPD para que la innovación en IA se produzca aquí a la misma escala y velocidad que en otras partes, o puede seguir rechazando el progreso, traicionando las ambiciones del mercado único y viendo cómo el resto del mundo construye sobre tecnologías a las que los europeos no tendrán acceso.
Esperamos que los responsables políticos y los reguladores europeos vean lo que está en juego si no se produce un cambio de rumbo. Europa no puede permitirse el lujo de desaprovechar los amplios beneficios que se derivan de las tecnologías de IA abiertas y construidas de manera responsable, que acelerarán el crecimiento económico y permitirán el progreso en la investigación científica. Para ello, necesitamos decisiones armonizadas, coherentes, rápidas y claras en el marco de las normas de datos de la UE que permitan utilizar los datos europeos en el entrenamiento de la IA en beneficio de los europeos. Se necesitan medidas decisivas para ayudar a liberar la creatividad, el ingenio y el espíritu emprendedor que garantizarán la prosperidad, el crecimiento y el liderazgo técnico de Europa.
Firmado,
Alexandre Lebrun Director ejecutivo de Nabla
André Martins Vicepresidente de investigación de inteligencia artificial, Unbabel
Aureliusz Górski Fundador y director ejecutivo de CampusAI
Borje Ekholm Presidente y director ejecutivo de Ericsson
Benedicto Macon-Cooney Estratega principal de políticas, Instituto Tony Blair
Christian Klein Director ejecutivo de SAP SE
Daniel Ek Fundador y CEO de Spotify
Daniel J. Beutel Cofundador y director ejecutivo de Flower Labs
David Lacombled Presidente, La villa numeris
Branquias de diarmuidos Director de tecnología de Criteo
Edgar Riba Presidente de Kornia AI
Egle Markeviciute Secretaria, Consumer Choice Center Europe
Eugenio Valdano Doctor en Filosofía
Federico Marchetti Fundador de YOOX
Francesco Milleri Presidente y director ejecutivo de EssilorLuxottica
Georgi Gerganov ggml.ai
Han Stoffels Director ejecutivo de 8vance
Hira Mehmood Cofundador y miembro de la junta directiva de Bineric AI
Hosuk Lee-Makiyama Directora, ECIPE
Juan Elkann Director ejecutivo de Exor
Josef Sivic Investigador, Instituto Checo de Informática, Robótica y Cibernética, Universidad Técnica Checa
Julien Launay Director ejecutivo y cofundador de Adaptive ML
Lorenzo Bertelli Director de Marketing del Grupo Prada
Maciej Hutyra Director ejecutivo de SalesTube Sp. z oo
Marco Baroni Profesor de investigación, ICREA
Marco Tronchetti Provera Vicepresidente ejecutivo de Pirelli
Mark Zuckerberg Fundador y director ejecutivo de Meta
Miguel Ferrer Tecnología estética
Martín Ott Director ejecutivo de Taxfix SE
Matthieu Rouif Director ejecutivo de Photoroom
Maurice Lévy Presidente emérito de Publicis Groupe
Máximo Ibarra Director General Ingeniería Ingeniería Informática SPA
Michal Kanownik Director ejecutivo de la Asociación Digital Polonia
Miguel López Director ejecutivo de thyssenkrupp AG
Minh Dao CEO, FULLY AI
Niklas von Weihe CTO, TOTALMENTE IA
Nicolò Cesa Bianchi Profesor de Ciencias de la Computación, Universidad de Milán, Italia
Patrick Collison
Patrick Pérez Investigador de IA
Philippe Corrot Cofundador y director ejecutivo de Mirakl
Profesora Dagmar Schuller Director ejecutivo de AudiEERING
Ralf Gommers Director, Quansight
Sebastián Siemiatkowski Director ejecutivo y cofundador de Klarna
Simonas Černiauskas Director ejecutivo de Infobalt
Stefano da Empoli Presidente del Instituto para la Competitividad (I-Com)
Stefano Yacus Científico investigador sénior de la Universidad de Harvard
Vicente Luciani Director ejecutivo de Artefact
Vivian Bouzali CCCO, METLEN Energía y Metales
Yann Le Cun Vicepresidente y científico jefe de inteligencia artificial, Meta
EE. UU. aprueba el consumo humano de carne de pollo cultivada en laboratorio.
La agencia reguladora de los alimentos de EE. UU. ha dado luz verde por primera vez a la comercialización en supermercados y restaurantes de carne de pollo cultivada en el laboratorio,
La autorización concedida:
La Federal and Drugs Administration (FDA), la agencia reguladora de los alimentos y medicamentos de EE. UU., ha autorizado por primera vez en su historia un producto cárnico cultivado en laboratorio para el consumo humano. Lo ha hecho para la carne de pollo producida en las instalaciones de la empresa californiana Upside Foods y de la empresa y Good Meat, que a partir de ahora tiene el visto bueno para llevar sus productos a supermercados y restaurantes del país americano.
Upside Foods, antes conocida como Memphis Meats, podrá comercializar su pollo cultivado una vez que el USDA (Departamento de Agricultura de Estados Unidos) haya inspeccionado sus instalaciones. La carne se produce extrayendo células vivas del animal que se introducen en tanques de acero inoxidable, donde se replican hasta producir una estructura y una consistencia similares a las de un filete de carne de pollo.
Tras evaluar la producción y el material de células cultivadas que usa Upside Food, la FDA dijo que «no tiene más preguntas» sobre la seguridad de su filete de pollo cultivado. «El mundo está experimentando una revolución alimentaria y la FDA de EE. UU. se ha comprometido a apoyar la innovación en el suministro de alimentos», apuntan en un comunicado el comisario de la FDA Robert Califf y Susan Mayne, directora del Centro de Seguridad Alimentaria y Nutrición Aplicada de la agencia norteamericana.
La implementación de la medida inicia una nueva era que apunta a eliminar la matanza de animales y reducir los impactos ambientales del pastoreo, el cultivo de alimentos para animales y los desechos animales.
“En lugar de dedicar tanta tierra y tanta agua a alimentar a los animales que serán sacrificados, podemos hacer algo distinto”, dijo Josh Tetrick, cofundador y director general de Eat Just, la operadora de la multinacional Good Meat.
Este miércoles, ambas firmas recibieron la aprobación de los inspectores federales requeridos para vender carne y pollo de laboratorio en Estados Unidos.
Además, la Administración de Alimentos y Medicamentos le dio luz verde a otra empresa fabricante, Joinn Biologics, que trabaja con Good Meats.
El nuevo mercado de la carne de laboratorio:
De esta carne se dice que reduce radicalmente el consumo de agua, la superficie y los recursos que se emplean en la producción ganadera industrial o tradicional. También que es más sostenible porque genera menos contaminación y CO2. Se trata de un mercado global que cuenta con más de 2.000 millones de dólares en inversiones y que está liderado fundamentalmente por Israel y EE.UU.
La empresa israelí, Aleph Farms, presentó hace ya tiempo la primera costilla hecha con una impresora 3D, una evolución significativa de la carne picada de laboratorio que se había visto hasta el momento. Hacer un filete es mucho más complicado que recrear la carne picada, para replicar un trozo de músculo hay que dotarlo de una estructura que lo soporte, grasa y tejido conectivo. También hablamos aquí de Future Meat, una de las mayores empresas de carne cultivada en laboratorio del mundo que asegura tener un proceso de fabricación que reduce el costo de producción de sus pechugas de pollo de 15 euros a sólo 6,80 por 450 gramos.
Estados Unidos, y en concreto California, es otro lugar donde se está invirtiendo mucho dinero en este tipo de tecnología. Tres compañías: Finless Foods, BlueNalu y la propia Upside Foods, están compitiendo por llevarse un trozo del mercado de la carne de cultivo y están produciendo tanto pollo, cordero y ternera como crustáceos o moluscos.
Aun así, hay voces que no son tan optimistas. Los investigadores franceses Sghaier Chriki y Jean-François Hocquette, publicaron una investigación titulada ‘El Mito de la Carne Cultivada’ en la que ponen en duda si la industria será capaz de conseguir de manera artificial compuestos que se producen en los animales de manera natural como hormonas y factores de crecimiento.
Que este tipo de carne llegue a nuestras mesas en masa depende de las agencias reguladoras. Por ahora la de Singapur y la de EE. UU. ya se han lanzado por el camino de las autorizaciones y todo apunta a que la agencia europea lo hará pronto.
Más de 150 empresas cultivan carne a base de células de animales. Si bien la novedad sorprende en Estados Unidos, lo cierto es que, en el mundo, más de 150 empresas se están concentrando en cultivar carne a partir de células; no sólo de pollo sino también de cerdo, cordero, pescado y carne vacuna, que tienen mayor impacto sobre el ambiente.
La carne de pollo «de laboratorio» es cultivada en tanques de acero con células provenientes de un animal vivo, un huevo fertilizado o un banco especial de células.
En el caso de Upside, la producción sale en planchas grandes a las que luego se les da la forma de chuletas de pollo o de salchichas.
En tanto, Good Meat, que ya vende carne cultivada en Singapur, primer país que lo autorizó durante el 2020, convierte acumulaciones de células de pollo en costillas, nuggets y carne picada.
Donde consumir la carne autorizada:
De todos modos, esta nueva modalidad de consumo en Estados Unidos no estará de manera inmediata, ni tampoco será consumido por todo el mundo.
«El pollo cultivado es mucho más caro que el pollo tradicional criado en granja. Además, no se lo puede producir en la misma escala que la carne tradicional», de acuerdo con Ricardo San Martín, director de uno de los departamentos de Meat Lab, en la Universidad de California Berkeley. Por lo pronto, las empresas prevén servir el nuevo alimento en restaurantes escogidos previamente. En el caso de Upside ya se asoció con el restaurante Bar Creen de San Francisco; en tanto los platos de Good Meat se servirán en el restaurante de Washington regentado por su chef y dueño José Andrés. Todavía no se cerró ningún acuerdo con ninguna de las cadenas de supermercados.
Este miércoles 21 de junio de 2023 el Laboratorio Tecnológico del Uruguay (LATU) dio la bienvenida al Laboratorio de Inteligencia Artificial de Microsoft a su Parque Tecnológico en la sala Las Orquídeas, en presencia del Presidente Dr. Luis Lacalle Pou.
El Parque Tecnológico del LATU reúne a empresas y organizaciones públicas y privadas, formando un poderoso ecosistema internacional de tecnología, educación, emprendedurismo, investigación, creatividad e innovación.
El Microsoft AI Co-Innovation Lab, uno de los cuatro laboratorios de su tipo en el mundo, se instalará en el Parque, planteando un nuevo escenario de oportunidades para la innovación empresarial al poner a disposición herramientas y tecnología de vanguardia.
El LATU servirá como puente para vincular empresas y proyectos con el laboratorio, acelerando la innovación y apoyando a organizaciones de distintos rubros y tamaños. Permitirá ofrecer soluciones a medida que integren inteligencia artificial y el internet de las cosas para impulsar el desarrollo empresarial y productivo.
Más malas noticias para los ganaderos, aunque tardarán años en afectar a su actividad: una cata de expertos concluye que no podemos distinguir entre el sabor de la carne sintética y la real. Por cierto, que, en Uruguay, país esencialmente ganadero, las respuestas desde organizaciones publicas y privadas especializadas son negacionistas, parece difícil frenar el desarrollo de este tipo de trabajo, cuya mayor dificultad hasta el momento no son científicos, sino económicos y de costos. Seria aconsejable que se comenzara a adoptar la tecnología necesaria, sin abandonar – claro está – la metodología de cría natural.
La prueba del pollo:
Ahora parece que los seres humanos parecemos incapaces de diferenciar el sabor de la carne cultivada de la real. Por lo menos esta es la conclusión del resultado de una cata a ciegas con tres reconocidos ‘gourmets’ israelíes, uno de ellos “probador profesional y juez de ‘MasterChef”, de acuerdo con lo que reseña la revista ‘Time’.
Los jueces de esta cata a ciegas ante notario — ni el cocinero sabía qué carne era cuál — no supieron distinguir el pollo cultivado del pollo real, cocinado exactamente igual y sin aditivos de ningún tipo ni siquiera sal. De hecho, el pollo solo estaba salteado en aceite de girasol.
La cata a ciegas se realizó con pollo picado, lo que ofrecía una mordida idéntica. El pollo de la prueba — cultivado por la compañía israelí SuperMeat — es carne totalmente magra porque todavía no la cultivan con grasa. Los jueces apuntaron que ambas muestras — etiquetadas como A y B — no tenían mucho sabor, algo de esperar por tratarse de carne de pechuga. Sin la piel y sin aderezos, la pechuga de pollo no es sabrosa, pero sigue sabiendo a pollo.
Uno de los jueces — el chef y propietario de restaurantes israelí Yair Yosefi — fue capaz de detectar una diferencia entre las dos carnes, pero admitió que no era capaz de apuntar cuál carne era la de pollo real y cuál la cultivada en laboratorio.
Yosefi pensó que quizás el pollo crecido en granja sería la muestra B, pero la jueza de ‘MasterChef’ — Michal Ansky — pensó que era justo lo contrario, porque la B tenía menos sabor que la A. La respuesta correcta: la B era el pollo real. Un inseguro Yosefi acertó de casualidad. Ansky se equivocó, aunque estaba totalmente convencida de que la muestra A era el pollo cultivado.
Ansky se alegró de estar equivocada. Según ella, la migración a la carne cultivada es inevitable porque la producción global actual es insostenible. Ahora solo queda perfeccionarla y poder comprar una costilla de buey en el supermercado indistinguible de uno real. Impreso en 3D, con el grosor deseado, con su grasa perfectamente entreverada y con el sabor de la hierba y el maíz de fondo.
Una carrera por la carne cultivada perfecta:
Pero todavía queda mucho para ese santo grial. O para que veamos una pechuga entera o un ante muslo de pollo cultivado entero en nuestros supermercados. No más de un par de décadas, dicen algunos, pero todavía queda. Antes llegarán los productos como los ‘Nuggets’ de pollo o la carne picada de vaca para hacer albóndigas y hamburguesas.
Israel — que parece ir a la cabeza en este tipo de desarrollos — tiene varias ‘startups’ compitiendo en crear la carne cultivada perfecta. Al contrario que las compañías norteamericanas como Beyond Meat o Impossible Burger —que ya están vendiendo carne vegetal procesada con proteínas que dan sabor a sangre, pero que no se acercan al sabor de la carne real—, empresas como SuperMeat o Future Meats cultivan células de músculo del animal que sea, clonadas y ensambladas en la fábrica. No simulan la carne. Biológicamente son carne real crecida en laboratorio. No un substituto. Y la tecnología evoluciona con una rapidez escalofriante.
La primera costilla hecha en 3D.
La otra gran barrera para la carne sintética, por el momento, es el precio. La primera hamburguesa sintética debutó con un precio de más 300.000 euros por unidad, pero ha estado bajando de forma constante y rápida. Nos guste o no, la carne cultivada ha llegado para quedarse. Y en unos años no nos daremos ni cuenta de que el Big Mac, la carne en general o la costilla de la barbacoa no habrá sido extraído de un animal sacrificado, sino de una cadena de fabricación totalmente eficiente y sin deshechos nocivos. Y lo mismo pasará con los huevos y el pescado.
