La IA está en boca de todos. ¿Y por qué no?
Está transformando, si no lo ha hecho ya, todo, desde cómo escribimos correos electrónicos hasta cómo diseñamos coches autoconducidos.
Sin embargo, entre el bombo y platillo y los titulares, muchos siguen sin saber qué es en esencia la IA y cómo funciona.
Eso es exactamente lo que cubre esta guía sin ahogarle en jerga técnica.
Al final, comprenderá el concepto y los fundamentos de cómo la IA impulsa las herramientas que utiliza a diario.
Empecemos.
Principales conclusiones
- La IA es la ciencia que crea máquinas que pueden entrenarse y realizar tareas que solemos asociar a la inteligencia humana.
- La IA funciona tomando datos, procesándolos mediante algoritmos, haciendo predicciones, aprendiendo de los errores y mejorando con el tiempo.
- En la actualidad, la mayor parte de la IA es de tipo restringido, creada para tareas específicas, mientras que la IA general, o AGI, que puede igualar las capacidades humanas en todos los campos, sigue siendo sólo un concepto.
- La IA generativa utiliza el aprendizaje profundo para crear nuevos textos, imágenes, audio, vídeo e incluso código en respuesta a instrucciones.
¿Qué significa IA?
IA es la abreviatura de inteligencia artificial y se refiere a la capacidad de una máquina para hacer cosas que normalmente pensamos que requieren un cerebro humano, como:
- Percibir
- Razonamiento
- Aprender
- Interactuar con el mundo
- Resolver problemas
- Mostrar una chispa de creatividad
Es probable que te hayas topado con IA con tales capacidades sin darte cuenta.
Por ejemplo, cuando le haces preguntas a Siri o simplemente te comunicas con ella, estás chateando con la IA.
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¿O cuando chateas con el chatbot de un sitio web que, de alguna manera, sabe exactamente en qué página estás atascado? Eso también es IA.
Pero, ¿qué hace que la IA sea capaz de reconocer el habla, identificar imágenes y comprender y responder al lenguaje humano?
Para ello se utilizan algoritmos, modelos y matemáticas muy avanzadas.
Para que se haga una idea, algunos de los componentes básicos de la IA son los siguientes:
- Aprendizaje automático
- Redes neuronales
- Aprendizaje profundo
- Procesamiento del lenguaje natural
Inteligencia humana frente a inteligencia artificial
La IA está mejorando, pero aún no está a nuestro nivel.
Lo sabemos porque ninguna herramienta de IA ha superado hasta ahora la prueba de Turingque es una forma de ver si una máquina puede actuar de forma convincente como un humano en una conversación. O para identificar si las máquinas pueden pensar.
Todavía estamos muy lejos de una inteligencia artificial que realmente entienda el contexto, los matices y el significado como lo hacen las personas.
La mayoría de los expertos creen que estamos a décadas de construir una IA así. Y algunos dicen que puede que nunca ocurra.
Sí, las herramientas de IA generativa como ChatGPT y DALL-E pueden hacer cosas extraordinarias, pero en el fondo son máquinas de predicción.
En otras palabras, estas herramientas han sido entrenadas en conjuntos de datos masivos a partir de los cuales pueden adivinar la respuesta más probable a su solicitud con una precisión impresionante.
Es útil, a veces incluso sorprendente, pero no es lo mismo que la inteligencia humana.
Breve historia de la IA
Aunque el concepto de "máquinas que piensan" se remonta a la filosofía antigua, la historia moderna de la IA comienza a mediados del siglo XX.
La tabla siguiente resume algunos de los hitos más importantes en el desarrollo de la IA:
| Año | Hito |
| 1950 | Alan Turing publica Maquinaria e inteligencia informática y propone el Test de Turing. |
| 1956 | John McCarthy acuña el término "inteligencia artificial" en la Conferencia de Dartmouth. En primer programa de IA, Logic Theoristse crea. |
| 1967 | Frank Rosenblatt desarrolla el perceptrón Mark 1, una de las primeras redes neuronales que demostró el aprendizaje automático por ensayo y error. |
| 1980 | La retropropagación se utiliza ampliamente para entrenar redes neuronales. |
| 1997 | Deep Blue de IBM derrota al campeón de ajedrez Garry Kasparov y demuestra la posibilidad de que la IA supere la pericia humana en una tarea compleja. |
| 2004 | John McCarthy publica ¿Qué es la inteligencia artificial? Se trata de una definición ampliamente citada de la IA durante el auge de los macrodatos y la computación en nube. |
| 2011 | IBM Watson gana Jeopardy! contra los mejores campeones. |
| 2015 | El superordenador Minwa de Baidu logra un reconocimiento de imágenes superior al humano. |
| 2016 | AlphaGo de DeepMind derrota al campeón de Go Lee Sedol. |
| 2022 | Aparición de grandes modelos lingüísticos como ChatGPT, que revoluciona el rendimiento de la IA y amplía las aplicaciones de la IA generativa. |
| 2024 | Crecimiento de modelos de IA multimodales y más pequeños y eficientes. |
| 2025 | Lanzamiento de la GPT-5 con rápida adopción de sistemas de IA agéntica. Multimillonarios de la tecnología y gobiernos invierten miles de millones en chips, infraestructuras y desarrollo de IA. |
Cómo funciona la IA
Ahora que hemos aclarado qué es la IA y cómo se compara con la inteligencia humana, vamos a explicarle a vista de pájaro cómo funciona.
A continuación se describen las cinco etapas clave del funcionamiento de la IA:
- Entradas: Todo sistema de IA necesita datos para existir. Estos datos pueden proceder de prácticamente cualquier lugar: texto, audio, vídeo, sensores IoT, etc.
- Procesando: Una vez que los datos están disponibles en un formato adecuado para la IA, ésta utiliza sus algoritmos programados para identificar patrones y relaciones en ellos. Esto se denomina entrenamiento de la IA y hace que la IA sea capaz de reconocer patrones similares en nuevos datos.
- Resultados: Tras analizar los datos, la IA realiza sus predicciones o clasificaciones. Por ejemplo, puede decidir si un dato coincide con patrones anteriores (aprobado) o no (suspenso).
- Ajustes: Cuando la IA se equivoca en algo, utiliza ese fallo como punto de aprendizaje. Tras aprender del fallo, el sistema puede volver a la fase de resultados para volver a comprobar sus decisiones con las reglas actualizadas. Este aprendizaje puede adoptar cualquiera de las siguientes formas:
- Ajustar las reglas del algoritmo
- Cambiar la interpretación de los datos
- Perfeccionar las condiciones en las que procesa los insumos
- Evaluaciones: En la fase final, la IA evalúa su rendimiento en conjunto. Tiene en cuenta los resultados de los ajustes anteriores, sintetiza nuevos conocimientos y los utiliza para mejorar las predicciones en el futuro.
Tipos de IA
A continuación se enumeran los principales tipos de IA que ha visto o que aún no ha visto:
IA estrecha frente a IA general
Cuando la gente se pregunta qué es una IA, suele pensar en la versión que ya ha visto en acción: la IA estrecha.
La IA estrecha también se denomina IA débil, y se construye para realizar una tarea muy específica o un conjunto definido de tareas.
Puede ser cualquier cosa, desde detectar transacciones fraudulentas en una red de tarjetas de crédito hasta alimentar asistentes de voz como Siri y Alexa o incluso ejecutar el procesamiento del lenguaje natural que ayuda a un chatbot a responder a tus preguntas.
La mayor parte de la IA con la que se interactúa hoy en día es IA estrecha.
Por otro lado, tenemos la Inteligencia Artificial General (IAG), que se denomina IA fuerte o simplemente IA general.
Este tipo de IA aprende y aplica conocimientos en una amplia variedad de tareas e iguala o supera las capacidades humanas para realizarlas.
En estos momentos, la AGI sigue siendo teórica, ya que ningún sistema de IA ha alcanzado ese nivel.
Inteligencia Artificial
Si ha oído el término y se pregunta qué es la IA agéntica, la forma más sencilla de explicarlo es que se trata de un sistema construido a partir de agentes de IA.
Los agentes de IA son programas autónomos que realizan tareas y toman decisiones sin necesidad de ayuda humana. El "agente" de su nombre hace referencia a la capacidad de acción de estas herramientas.
La IA agenética se basa en esta idea y coordina varios agentes de IA para que trabajen juntos en pos de un objetivo mayor que ningún agente podría alcanzar por sí solo.
Máquinas reactivas, memoria limitada, teoría de la mente
Los tipos de IA de los que ya hemos hablado diferían en alcance y autonomía.
Hay otra forma de clasificar las IA basada en si pueden o no retener información y en cómo interpretan su entorno.
Esta perspectiva divide la IA en tres categorías principales:
- Máquinas reactivas: Son la forma más básica de IA. Sólo responden a las entradas que reciben en ese momento, sin almacenar ningún recuerdo de lo ocurrido anteriormente. Su principal limitación es que funcionan sin estado interno ni representación del entorno. Tras procesar una entrada, descartan su memoria y pasan a la siguiente con la memoria en blanco.
- Máquinas de memoria limitada: Las máquinas de memoria limitada almacenan internamente datos anteriores para poder reconocer patrones y correlaciones en su entorno a lo largo del tiempo y utilizar esa comprensión para mejorar sus respuestas en condiciones dinámicas.
- Teoría de la mente: Se trata de una IA capaz de comprender la existencia de otros agentes, ya sean humanos u otras máquinas, e inferir sus estados internos. Esta forma de IA no es posible en la actualidad porque conseguir Teoría de la mente requiere la capacidad de reconocer que las acciones a menudo tienen causas invisibles, que pueden estar influidas por intenciones, creencias o emociones.
Ejemplos de IA
Ya hemos hablado de los distintos tipos de IA y de cómo procesan la información, así que merece la pena ver cómo se desarrolla todo esto en el mundo real.
Vehículos autónomos
Los coches autoconducidos dependen en gran medida del aprendizaje automático entrenado en enormes conjuntos de datos que incluyen desde patrones de tráfico hasta el reconocimiento de señales de tráfico.
Los desarrolladores suelen utilizar simulaciones artificiales para evaluar el rendimiento antes de que los vehículos salgan a la carretera.
En este caso son habituales las pruebas de caja negra, un método en el que los probadores no tienen acceso directo al funcionamiento interno del sistema, sino que sondean su comportamiento para identificar puntos débiles.
Editores de texto o autocorrección
Si alguna vez ha utilizado Grammarly para revisar una redacción o ha confiado en la autocorrección al enviar mensajes de texto, ha interactuado con la IA.
Así como aprendiste reglas gramaticales en la escuela, los algoritmos de IA están entrenados para reconocer el uso correcto del lenguaje y detectar las desviaciones.
Si utilizas mal una coma o eliges la palabra equivocada, el editor puede marcarlo y sugerirte una corrección adecuada.
Asistentes virtuales
Asistentes virtuales como Amazon Alexa, Google Assistant y Siri de Apple te ayudan con las tareas cotidianas.
Aprenden de tus pautas de uso específicas y se adaptan a tus preferencias, además de anticiparse mejor a tus necesidades con el paso del tiempo.
Algoritmos de búsqueda y recomendación
Cuando navegas por un servicio de streaming y encuentras una fila de sugerencias de películas que parecen sorprendentemente acertadas, o cuando una tienda online muestra productos que coinciden con tus búsquedas recientes, estás viendo Sistemas de recomendación basados en IA en el trabajo.
Estos sistemas rastrean tus interacciones a lo largo del tiempo y las analizan utilizando modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para predecir lo que querrás a continuación.
¿Qué es la IA Generativa?
Hay una categoría concreta de IA que ha llamado mucho la atención por su capacidad para crear contenidos totalmente nuevos a la carta. Estos sistemas se conocen como IA generativa.
Veamos más de cerca qué es la IA generativa.
La IA generativa o gen AI hace referencia a los modelos de aprendizaje profundo que producen resultados originales en respuesta a las indicaciones de un usuario.
Estos sistemas pueden crear:
- Texto largo
- Imágenes de alta calidad
- Vídeo realista
- Audio realista
- Código funcional
Los últimos modelos de IA generativa pueden incluso crear simulaciones interactivas de una serie de aplicaciones directamente en el chat.
La calidad de los resultados de la IA generativa depende de la sofisticación del modelo y de lo cerca que se alinee con su entrenamiento.
Por ejemplo, ChatGPT puede producir un ensayo claro y bien estructurado sobre las teorías del nacionalismo en cuestión de segundos, mientras que los sistemas basados en imágenes como DALL-E 2 pueden crear composiciones inusuales pero visualmente impactantes, como un cuadro de estilo renacentista de una Madonna y un niño comiendo pizza.
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Preguntas frecuentes sobre la IA
¿Es lo mismo IA que aprendizaje automático?
No, la IA y el aprendizaje automático no son lo mismo.
La IA es el amplio campo de la creación de máquinas que imitan la inteligencia humana, mientras que el aprendizaje automático es un subconjunto de la IA que enseña a las máquinas a aprender de los datos sin necesidad de programación directa.
¿Cuál es la diferencia entre IA y automatización?
Tanto la IA como la automatización utilizan la tecnología para realizar tareas, pero son diferentes.
La automatización sigue reglas preestablecidas para realizar trabajos repetitivos, mientras que la IA puede aprender de los datos, tomar decisiones y adaptarse con el tiempo.
En resumen, la automatización realiza las tareas siempre de la misma manera, pero la IA puede mejorar y cambiar en función de la experiencia.
¿Puede la IA pensar como los humanos?
La IA puede simular algunos aspectos del pensamiento humano, como reconocer patrones, hacer predicciones y resolver problemas.
Sin embargo, no piensa ni siente como los humanos. Procesa la información basándose en algoritmos y datos, no en emociones ni conciencia.
¿Sustituirá la IA a los puestos de trabajo humanos?
La IA sustituirá algunos trabajos repetitivos o rutinarios pero también creará otros nuevos. Aunque algunas funciones pueden desaparecer, la IA está generando demanda de puestos como científicos de datos, ingenieros de IA y especialistas en ética de la IA.
El cambio consiste más en modificar la naturaleza del trabajo que en eliminarlo por completo.
Reflexiones finales
Ahora que ya sabes qué es la IA y cómo funciona, podrás detectarla en todas partes.
Cuanto mejor la conozca, mejor preparado estará para aprovechar sus ventajas y evitar sus inconvenientes.
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