Bozoma Saint John
Ejecutiva de Marketing en el Salón de la Fama | Ex CMO Global, Netflix y Endeavor | Autora, The Urgent Life | Fundadora, Eve by Boz | Oradora TED
Director Científico, IDSIA | Director de IA y Profesor, KAUST | Padre de la IA Generativa | Pionero del LSTM y el Aprendizaje Profundo
Jürgen Schmidhuber es considerado el padre de la IA moderna: el científico detrás de las redes LSTM — fundamentales para Siri, Alexa y ChatGPT — y creador de los principios de la IA Generativa a inicios de los 90. Con más de 320.000 citas académicas y cargos en IDSIA y KAUST, ofrece a audiencias senior una visión única sobre el futuro real de la inteligencia artificial.
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Jürgen Schmidhuber es uno de los científicos más influyentes en la historia de la inteligencia artificial: un informático alemán cuya investigación fundacional en los años 90 construyó silenciosamente la infraestructura técnica que hoy impulsa la revolución de la IA. Se desempeña como Director Científico del Dalle Molle Institute for Artificial Intelligence Research (IDSIA) en Suiza, cargo que ocupa desde 1995, y como Director de la Iniciativa de IA y Profesor de Ciencias de la Computación en la Universidad de Ciencia y Tecnología King Abdullah (KAUST) en Arabia Saudita, donde está radicado desde 2021.
El conferencista de IA Jürgen Schmidhuber es conocido principalmente como co-inventor — junto a su estudiante Sepp Hochreiter — de las redes Long Short-Term Memory (LSTM), publicadas en 1997 y ampliamente reconocidas como el logro de IA más valioso comercialmente del siglo XX. LSTM es la arquitectura que hizo posible el reconocimiento de voz moderno, la traducción automática y el procesamiento del lenguaje natural: impulsa Siri de Apple, Google Translate, Alexa de Amazon y fue un bloque fundacional para los modelos transformer detrás de ChatGPT y los grandes modelos de lenguaje actuales. El artículo de 1997 sobre LSTM es el paper de IA más citado del siglo XX. Su perfil en Google Scholar registra más de 320.000 citas, situándolo entre los científicos más referenciados del campo.
Pero LSTM es solo una parte de la historia. En lo que Schmidhuber denomina su “Annus Mirabilis” de 1990–1991, sentó las bases teóricas de lo que el mundo hoy llama IA Generativa — introduciendo principios de aprendizaje no supervisado, redes neuronales jerárquicas y exploración impulsada por la curiosidad que prefiguraron las arquitecturas hoy dominantes con más de dos décadas de anticipación. The New York Times publicó un perfil bajo el titular “When A.I. Matures, It May Call Jürgen Schmidhuber ‘Dad'”, y Elon Musk escribió en X que “Schmidhuber lo inventó todo.” Ha recibido el Premio Helmholtz de la Sociedad Internacional de Redes Neuronales (2013) y el Premio Neural Network Pioneer del IEEE (2016) por sus contribuciones al aprendizaje profundo.
Schmidhuber no es una figura que siga el consenso — lo moldea y lo desafía. Ha dedicado años a cuestionar públicamente el registro histórico de la atribución en IA, argumentando que las contribuciones fundacionales de investigadores europeos y asiáticos fueron sistemáticamente ignoradas en favor de un pequeño grupo de académicos norteamericanos. Su informe técnico de 2024, actualizado en 2025, sostiene que el Premio Nobel de Física otorgado a Hopfield y Hinton recompensó trabajos construidos sobre investigación previa no reconocida — una afirmación que ha circulado ampliamente en la comunidad investigadora de IA. También es notablemente disruptivo en cuanto al riesgo de la IA: donde muchos de sus colegas advierten sobre amenazas existenciales, Schmidhuber argumenta que esos temores son exagerados y que la IA distribuirá inteligencia y prosperidad globalmente.
Como conferencista, Jürgen Schmidhuber ofrece algo genuinamente excepcional: la perspectiva de un científico que anticipó el momento actual de la IA décadas antes de que ocurriera, que construyó piezas fundamentales de la infraestructura que lo hizo posible, y que sostiene puntos de vista firmes y cuidadosamente argumentados que contradicen las narrativas dominantes tanto en la industria como en la política. Sus conferencias desafían a las audiencias a pensar sobre el pasado, el presente y el futuro de la IA con el rigor y la independencia de alguien que ha pasado su carrera en la frontera — y que tiene escaso interés en el consenso cómodo.
La narrativa popular sobre los orígenes de la IA — centrada en un pequeño grupo de investigadores norteamericanos — omite décadas de trabajo fundacional realizado en laboratorios europeos y asiáticos que hicieron posible la revolución actual. En esta conferencia, Schmidhuber reconstruye la historia real del aprendizaje profundo, la IA Generativa y la investigación en redes neuronales, rastreando las ideas detrás de los sistemas de IA más celebrados hasta sus verdaderos orígenes. Más que una lección de historia, es un marco para entender cómo el crédito científico, el poder institucional y las narrativas mediáticas determinan qué se construye a continuación — y quién lo construye. Una charla única, profundamente autorizada y provocadora para audiencias de tecnología, ciencia y liderazgo.
Desde su adolescencia, el objetivo científico central de Schmidhuber ha sido construir una IA más inteligente que él mismo en todos los sentidos significativos. En esta conferencia, traza el camino técnico y conceptual desde los grandes modelos de lenguaje actuales hacia la inteligencia artificial general — examinando qué pueden y qué no pueden hacer los sistemas actuales, qué líneas de investigación tienen más probabilidades de producir los próximos grandes avances, y qué significaría la llegada de una IA verdaderamente general para la humanidad, la ciencia y el orden global. Impartida con la autoridad de alguien que ha estado en la frontera de esta investigación durante cuatro décadas.
Mientras gran parte del debate público sobre la IA está dominado por advertencias de riesgo existencial y escenarios distópicos, Schmidhuber ofrece un contraargumento riguroso: que estos temores están en gran medida sobredimensionados, que la IA distribuirá inteligencia y prosperidad globalmente en lugar de concentrarlas, y que los mayores beneficios de la tecnología fluirán hacia quienes hoy están menos atendidos por las instituciones existentes. A partir de su investigación de décadas y su trabajo actual en KAUST, presenta un caso sólido y basado en evidencia de por qué el siglo de la IA tiene más probabilidades de producir una nueva era de oro de la ciencia que la catástrofe que domina los titulares.
Una conferencia técnica de profundidad para audiencias que desean entender cómo funciona realmente la IA moderna — y hacia dónde se dirige. Schmidhuber traza la evolución desde su arquitectura LSTM de 1997 a través de los mecanismos de atención y los modelos transformer que sustentan los grandes modelos de lenguaje actuales, explicando en términos accesibles qué resolvió cada avance y qué dejó sin resolver. Examina las limitaciones actuales de los LLMs, las direcciones más prometedoras en investigación de arquitecturas neuronales, y qué deberán hacer los sistemas de IA de próxima generación que los actuales no pueden. Ideal para audiencias de tecnología, ingeniería e I+D que buscan profundidad técnica genuina del científico que construyó los cimientos.
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