Tu teléfono sabe lo que vas a escribir antes que tú. Netflix sabe qué es lo próximo que te darás. Bancos saber si devolverás un préstamo. Spotify conoce las canciones que pondrás en repetición.
¿Pero cómo? ¿Quién nos vigila en secreto?
¿Palomas psíquicas? ¿Una sociedad secreta de personas que leen la mente? ¿O tu madre, porque de algún modo siempre lo sabe?
No. Son algoritmos de IA.
Estos sistemas hacen predicciones inquietantemente exactas leyendo toneladas de datos y analizando patrones.
Pero, ¿qué es exactamente un algoritmo de IA? ¿Cómo funciona?
¿Cuáles son sus distintos tipos y cómo se utiliza en aplicaciones reales? Todo esto y mucho más en el blog de hoy.
Empecemos por el principio.
¿Qué son los algoritmos de IA?
Los algoritmos de IA se utilizan a diario tecnología - Google Search, Siri, las recomendaciones de Netflix... pero también se utilizan en la detección de fraudes, los coches autónomos y los diagnósticos médicos.
Las raíces de la IA se remontan a los años 40, cuando Alan Turing formuló una pregunta, "¿Pueden pensar las máquinas?"
En la década de 1950 ideó la Máquina de Turing, que posteriormente se probó con Test de Turing. Mostró cómo las máquinas podían seguir pasos lógicos para resolver problemas.
No vuelvas a preocuparte de que la IA detecte tus textos. Undetectable AI puede ayudarle:
- Haz que aparezca tu escritura asistida por IA de aspecto humano.
- Bypass las principales herramientas de detección de IA con un solo clic.
- Utilice AI de forma segura y con confianza en la escuela y el trabajo.
En los años 50 y 60, algunos programas (Logic Theorist) podían demostrar teoremas matemáticos.
Pero había un problema: no podían aprender. Cada regla tenía que programarse manualmente.
En esencia, la IA es sólo un conjunto de instrucciones-un algoritmo- que ayuda a las máquinas a tomar decisiones.
Algunas son sencillas, como filtrar el correo basura. Otras son más complejas, como predecir riesgos de enfermedad a partir de historiales médicos.
Pero seamos claros: la inteligencia artificial no piensa por sí misma. Depende de programación humana y aprendizaje coherente para mejorar en lo que hace.
Entendamos esto con un ejemplo,
La IA ayuda a tomar decisiones más importantes. Por ejemplo, un banco que aprueba un préstamo. Puede utilizar una Árbol de decisión (un sencillo modelo de IA que funciona como un diagrama de flujo):
- Tiene el solicitante unos ingresos estables? No → Deniega el préstamo. Sí → Compruebe la puntuación crediticia.
- Buena puntuación de crédito? No → Reconsidérelo. Sí → Comprueba los préstamos existentes.
- ¿Demasiados préstamos? Alto riesgo. ¿Pocos préstamos? Menor riesgo.
Al final del proceso, la IA aprueba o deniega el préstamo basándose en una lógica estructurada.
Ahora viene la siguiente parte...
Cómo los algoritmos de IA permiten el aprendizaje automático y la automatización
Piénsalo así.
Imagínese enseñar a un niño a reconocer a los perros.
Un profesor les enseñaba fotos, les señalaba los rasgos clave y, con el tiempo, mejoraban para detectar uno en la vida real.
Los algoritmos de IA aprenden de la misma manera - aprendizaje a partir de cantidades ingentes de datos para hacer predicciones y automatizar tareas.
1 - Predicción
Un algoritmo de regresión estudia la información pasada para hacer predicciones automatizadas en tiempo real.
Por ejemplo, Netflix te recomienda series basándose en la predicción. Si te ha gustado Stranger Things, podría sugerir Dark o La Academia del Paraguas porque a otros que les gustaba Stranger Things también las veía.
2 - Aprendizaje automático
Pero la IA no se limita a predecir: se adapta.
El aprendizaje automático permite a los ordenadores aprender y mejorar a partir de la experiencia sin ser programados explícitamente.
Por ejemplo, ¿Y si solo te gustara Stranger Things por sus elementos de ciencia ficción pero odiaras el terror? ¿Y si prefirieras las series cortas y rápidas a los dramas lentos? El algoritmo de Netflix analizará tus actividades en profundidad y ajustará las recomendaciones.
3 - Automatización
Luego está la automatización.
La automatización es el proceso de utilizar la tecnología para realizar tareas con una intervención humana mínima.
Por ejemplo, Los coches que se conducen solos hacen algo parecido: utilizan la visión por ordenador para "ver" la carretera, reconocer las señales de stop y aprender de cada kilómetro que recorren.
Cuantos más datos procesan, más inteligentes se vuelven.
Cómo funcionan los algoritmos de IA (paso a paso)
Al igual que una persona que aprende una nueva habilidad, la IA también aprende paso a paso.
Desglosémoslo utilizando la función de reconocimiento de imágenes del motor de búsqueda de Google.
Paso # 1 - Recogida de datos
Todo empieza con datos. La IA necesita cientos de miles de ejemplos de los que aprender. En el reconocimiento de imágenes, esto incluye:
- Millones de imágenes etiquetadas (por ejemplo, fotos de gatos etiquetadas como "gato", fotos de perros etiquetadas como "perro").
- Variación de la iluminación, los ángulos y la calidad.
- Diferentes tamaños, colores y formas de un mismo objeto.
- Casos de bordes (imágenes borrosas, objetos parcialmente ocultos, bajo contraste).
Paso # 2 - Preprocesamiento
Las imágenes sin procesar contienen mucha información innecesaria, como imágenes borrosas o de baja calidad, objetos no relacionados, imágenes desordenadas, etc.
Antes de entrenar la IA, hay que limpiar y normalizar los datos. Esto incluye:
- Cambiar el tamaño de las imágenes a un tamaño uniforme para que puedan procesarse de forma coherente.
- Escala de grises o normalización del color para garantizar que el brillo y el contraste no engañen a la IA.
- Eliminar el ruido, como elementos de fondo innecesarios que no contribuyen a la identificación del objeto.
Paso # 3 - Formación
La IA no "ver" imágenes como los humanos. Las ve como números: miles de píxeles, cada uno con un valor que representa el brillo y el color.
Para dar sentido a esto, la IA utiliza una red neuronal convolucional (CNN), un tipo especial de modelo de aprendizaje profundo construido para el reconocimiento de imágenes.
Así es como las CNN descomponen una imagen:
- Capas de convolución: La IA escanea la imagen por partes, detectando primero formas simples (líneas, curvas) y reconociendo después rasgos complejos (ojos, orejas, bigotes).
- Puesta en común de capas: Estos reducen la imagen, conservando los detalles esenciales y descartando los píxeles innecesarios.
- Capas totalmente conectadas: La IA relaciona los rasgos detectados para hacer una predicción final: si ve orejas puntiagudas y bigotes, identifica a un gato.
Este proceso implica épocas.
Imagina que estás aprendiendo a reconocer distintas especies de aves. La primera vez que veas un gorrión y una paloma, puede que los confundas.
Pero después de ver fotos, estudiar sus características y recibir comentarios, mejoras.
La IA aprende de la misma manera.
Una época es un ciclo completo en el que la IA examina todos los datos de entrenamiento, realiza predicciones, comprueba si hay errores y realiza ajustes.
Lo hace una y otra vez, como si practicaras varias veces para mejorar en una habilidad.
Paso # 4 - Pruebas
Antes de que la IA esté lista para su uso en el mundo real, hay que probarla. Esto implica:
- Alimentándolo con imágenes que nunca ha visto antes.
- Medir su precisión: ¿etiqueta correctamente a un gato como gato?
- Comprobación de la sobreadaptación, cuando la IA memoriza los datos de entrenamiento pero tiene problemas con las imágenes nuevas.
Si la IA falla con demasiada frecuencia, vuelve a entrenarse hasta que es capaz de identificar con fiabilidad imágenes con las que nunca se ha topado.
Paso # 5 - Despliegue
Una vez entrenado y probado, el modelo de IA se despliega. Cuando lo alimentemos con una imagen. Lo hará:
- Desglosarlo en valores de píxeles
- Pásalo por todas las capas aprendidas
- Generar una puntuación de probabilidad para cada etiqueta posible
- Elija la clasificación más probable
Un resultado típico podría ser el siguiente:
- Cat: 99.7% probabilidad
- Perro: 0,2% probabilidad
- Otros: 0.1% probabilidad
Tipos de algoritmos de IA y cómo se utilizan
Al igual que las personas aprenden de distintas formas -algunas leyendo, otras haciendo-, la inteligencia artificial tiene distintos tipos de algoritmos, cada uno adecuado para una tarea específica.
1 - Aprendizaje supervisado
Imagina a un niño aprendiendo a reconocer manzanas y naranjas. El profesor etiqueta los dibujos como:
"Esto es una manzana".
"Esto es una naranja".
Con el tiempo, aprenden a distinguirlas. Eso es aprendizaje supervisado: la inteligencia artificial se entrena con datos etiquetados y aprende a hacer predicciones.
Por ejemplo,
El algoritmo de IA de filtros de spam escanea miles de correos electrónicos etiquetados como "spam" o "no spam" y aprende patrones.
- ¿Contiene el correo electrónico determinadas palabras clave?
- ¿Es de un remitente sospechoso?
Con el tiempo, mejorará su capacidad para detectar el spam antes de que llegue a tu bandeja de entrada.
El aprendizaje supervisado potencia los modelos de regresión, que predicen cosas como el precio de la vivienda, y los modelos de clasificación, que deciden si un correo electrónico pertenece al spam o a la bandeja de entrada principal.
2 - Aprendizaje no supervisado
Ahora imagina que le das a ese mismo niño una cesta de fruta pero no le dices cuáles son manzanas o naranjas.
En su lugar, los agrupan en función de similitudes-color, forma, textura.
Eso es el aprendizaje no supervisado: la inteligencia artificial encuentra patrones en datos sin etiquetas.
Por ejemplo,
Los bancos no siempre saben al instante si una transacción es fraudulenta, pero La IA puede ayudar a prevenir el fraude.
Escanea millones de compras, aprendiendo lo que es "normal" para cada cliente y lo que no lo es.
Supongamos que compras comida y gasolina todas las semanas. De repente, quieres comprarte un coche de lujo de $5.000 en otro país.
AI lo marcará como sospechoso, y puede que congele tu tarjeta o te envíe un rápido "¿Eras tú?" mensaje.
3 - Aprendizaje por refuerzo
Supongamos que planteas un reto al niño: cada vez que elija correctamente una manzana, recibirá un caramelo. Si elige la fruta equivocada, pierde uno.
Con el tiempo, aprenden la mejor manera de conseguir la mayor cantidad de caramelos. Eso es aprendizaje por refuerzo.
La IA hace lo mismo: prueba diferentes acciones, aprende de los errores y se ajusta en función de las recompensas y las penalizaciones.
Por ejemplo,
Coches autónomos no empiezan sabiendo conducir.
Pero tras analizar millones de kilómetros de datos de carretera, mejoran en frenar, incorporarse al tráfico y evitar obstáculos.
Cada error es una lección. Cada éxito les hace más inteligentes.
4 - Redes neuronales y aprendizaje profundo
Algunos problemas son demasiado complicados para las reglas simples. Ahí es donde entran en juego las redes neuronales.
Están diseñadas para funcionar como el cerebro humano, reconociendo patrones y tomando decisiones sin necesidad de que se le expliquen todas las instrucciones.
Por ejemplo,
A ordenador tradicional puede tener problemas con los distintos ángulos, la iluminación o las expresiones.
Pero un modelo de aprendizaje profundo (una red neuronal con múltiples capas) puede aprender a reconocer caras, sin importar las condiciones.
Al igual que las personas aprenden de distintas formas -algunas leyendo, otras haciendo-, la inteligencia artificial tiene distintos tipos de algoritmos, cada uno adecuado para una tarea específica.
Algoritmos de IA en aplicaciones reales
El detector de imágenes de IA utiliza algoritmos para detectar imágenes creadas por IA
Las imágenes generadas por IA son ahora tan realistas que la gente apenas puede distinguirlas de las fotos reales.
Pero los detectores de imágenes de IA están entrenados para ver más allá de la superficie.
Técnica # 1 - Detección de anomalías
El proceso comienza con la detección de anomalías, que busca cualquier cosa que no corresponda.
Si una imagen tiene texturas poco naturales, iluminación incoherente o bordes borrosos. Detector de imágenes AI levanta una bandera roja.
Técnica # 2 - Redes Generativas Adversariales
Una forma de detectar las imágenes generadas por IA es observar los patrones ocultos que deja la tecnología que las crea.
Estos patrones proceden de las Redes Generativas Adversariales (GAN), que impulsan la mayoría de las imágenes de IA.
Al igual que cada artista tiene un estilo único, los GAN crean patrones que no están presentes en las fotos del mundo real.
Detector de imágenes AI está entrenado para reconocer estos patrones, lo que ayuda a determinar si una imagen ha sido generada por una Inteligencia Artificial.
Técnica # 3 - Metadatos
Más allá de mirar los píxeles, un Detector de imágenes AI también examina los metadatos, que actúan como la huella digital de una imagen.
Estos datos incluyen detalles como cuándo y dónde se tomó una foto y qué dispositivo la capturó.
Si una imagen dice ser de 2010 pero en realidad fue creada por una herramienta de IA la semana pasada, Detector de imágenes AI lo marcará como sospechoso.
Sesgo en los algoritmos de IA y cómo reducirlo
Se supone que la IA es justa, pero a veces no lo es. El sesgo de la IA puede darse de dos maneras:
- Sesgo de los datos: se produce cuando determinados grupos están infrarrepresentados en los datos de formación.
- Sesgo de modelo: se produce cuando la IA comete más errores a favor de un grupo que de otro, lo que refuerza los resultados injustos.
La herramienta de contratación sesgada de Amazon
En 2014, Amazon tuvo que desechar una herramienta de contratación de IA porque estaba sesgada contra las mujeres.
El sistema aprendió de los datos de contratación anteriores, en los que se había contratado a más hombres para puestos tecnológicos, por lo que empezó a favorecer a los candidatos masculinos y a penalizar los currículos que incluían palabras como "de mujeres" (como en "club de ajedrez de mujeres").
La IA no intentaba ser injusta, pero aprendió de datos sesgados y trasladó ese sesgo al futuro.
Preocupación por la privacidad en la recogida de datos de IA
Cada vez que utiliza una aplicación, navega por Internet o realiza una compra, se recopilan datos.
Algunos son obvios, como su nombre, correo electrónico o datos de pago.
Pero hay datos ocultos como la ubicación GPS, el historial de compras, el comportamiento al teclear y los hábitos de navegación.
Las empresas utilizan esta información para personalizar experiencias, recomendar productos y mejorar servicios.
Con tantos datos flotando por ahí, los riesgos son inevitables:
- Filtraciones de datos - Los piratas informáticos pueden robar información de los usuarios.
- Reidentificación - Incluso los datos anónimos pueden vincularse a personas concretas.
- Uso no autorizado - Las empresas podrían hacer un uso indebido de los datos con fines lucrativos o de influencia.
Incluso cuando las empresas afirman anonimizar los datos, los estudios han demostrado que los patrones pueden revelar la identidad de los usuarios con suficiente información.
Para proteger la privacidad de los usuarios, las empresas utilizan:
- Anonimización - Elimina los datos personales de los conjuntos de datos.
- Aprendizaje federado - Los modelos de IA se entrenan en tu dispositivo sin enviar datos brutos a un servidor central. (Por ejemplo, Gboard de Google).
- Privacidad diferencial - Añade ruido aleatorio a los datos antes de recopilarlos para evitar el rastreo (por ejemplo, el sistema iOS de Apple).
¿Pueden los algoritmos de IA ser completamente neutrales?
La IA no se crea en el vacío.
Está construida por humanos, se entrena con datos humanos y se utiliza en la sociedad humana. Por tanto, ¿puede ser realmente neutral?
Respuesta corta: No. Al menos, todavía no.
La IA aprende de los datos del mundo real, y esos datos vienen con todos los sesgos, suposiciones e imperfecciones de los humanos que los crearon.
Toma la herramienta de reincidencia COMPAS, por ejemplo.
Se diseñó para predecir qué delincuentes tenían más probabilidades de reincidir.
Suena sencillo, ¿verdad?
Pero los estudios mostraron que el algoritmo marcaba de forma desproporcionada a los acusados negros como de alto riesgo en comparación con los acusados blancos.
No es sesgada porque alguien la haya programado para serlo, sino porque ha heredado pautas de un sistema de justicia penal defectuoso.
Entonces, ¿se puede conseguir que la IA sea justa?
Algunos expertos piensan que sí.
Los investigadores han desarrollado restricciones de equidad, es decir, técnicas matemáticas diseñadas para obligar a los modelos de IA a tratar a los distintos grupos de forma más equitativa.
Las auditorías de sesgos y los diversos conjuntos de datos de formación también ayudan a reducir los resultados sesgados.
Pero incluso con todas estas salvaguardias, la verdadera neutralidad es complicada.
E incluso si pudiéramos hacer IA completamente "neutral," ¿Deberíamos?
La IA no toma decisiones en una burbuja. Afecta a personas reales de formas reales.
La realidad es que la IA refleja el mundo que le damos.
Si queremos una IA imparcial, primero debemos combatir los sesgos de nuestros sistemas.
De lo contrario, sólo estaremos enseñando a las máquinas a reflejar nuestros defectos, sólo que más rápido y a escala.
Preguntas frecuentes sobre algoritmos de IA
¿Cuál es el algoritmo de IA más común?
Las redes neuronales -especialmente el aprendizaje profundo- son el núcleo de la mayoría de las aplicaciones de IA actuales.
Son los que impulsan herramientas como ChatGPT, el software de reconocimiento facial y los sistemas de recomendación que sugieren qué ver o comprar a continuación.
¿Son los algoritmos de IA lo mismo que el aprendizaje automático?
No exactamente. La IA es el gran paraguas que engloba muchas tecnologías diferentes, y el aprendizaje automático es sólo una de ellas.
El aprendizaje automático se refiere específicamente a los sistemas de IA que aprenden patrones a partir de datos en lugar de seguir reglas estrictas preprogramadas.
Pero no toda la IA se basa en el aprendizaje automático: algunas utilizan otros métodos, como los sistemas basados en reglas.
¿Cómo mejoran los algoritmos de IA con el tiempo?
La IA mejora con la experiencia, como los humanos.
Cuantos más datos procese un algoritmo, mejor podrá detectar patrones y hacer predicciones precisas.
El ajuste de sus parámetros, el uso de técnicas como el aprendizaje por refuerzo y la actualización continua de sus datos de entrenamiento ayudan a perfeccionar su rendimiento.
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Reflexiones finales: El futuro de los algoritmos de IA
¿Qué significa todo esto para nosotros?
La IA influye a diario en nuestras decisiones. Decide lo que vemos, lo que compramos e incluso la seguridad de nuestra cuenta bancaria.
Pero esta es la cuestión...
Si la IA aprende de nosotros, ¿qué le enseñamos?
¿Nos aseguramos de que sea justo, imparcial y útil? ¿O dejamos que cometa los mismos errores que los humanos?
Y si la IA sigue haciéndose más inteligente, ¿qué ocurrirá después? ¿Será siempre una herramienta que controlamos o podría algún día empezar a tomar decisiones que no comprendemos del todo?
Quizá la cuestión más importante no sea qué puede hacer la IA, sino qué debemos dejarle hacer.
¿Qué le parece?