La inteligencia artificial (AI, por sus siglas en inglés) es un conjunto de tecnologías que permiten a las máquinas realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el análisis de datos, el aprendizaje automático y la toma de decisiones autónoma. La humanidad ha soñado con la AI incluso desde antes de que fuera concebida como tal.
Basta pensar en la leyenda de Golem, que señalaba que en el siglo XVI un rabino de Praga creó un humanoide de barro (gólem) para salvar a la comunidad judía de la ciudad.
Siglos después, ya con la idea científica constituida, la cinta Alien (1979) dio una idea más clara con el mainframe de AI de 2.1 terabytes MU-TH-UR 6000, conocido simplemente como “mother” (madre en inglés).
En la actualidad, la inteligencia artificial ha dejado de ser una promesa futurista para convertirse en una realidad palpable que ha redefinido el panorama tecnológico. De hecho, el profesor de la Universidad de California, Michael Jordan, consideró en 2021 que los debates de ciencia ficción sobre AI y superinteligencia “son entretenidos, [pero] son una distracción”.
En una entrevista con el Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE, por sus siglas en inglés) explicó que el verdadero problema “es construir sistemas de aprendizaje automático a escala planetaria que realmente funcionen, aporten valor a los humanos y no profundicen las desigualdades”.
Para los profesionales de IT, comprender su alcance, potencial y las últimas tendencias no es solo una ventaja, sino una necesidad imperante en un mercado laboral y empresarial en constante evolución.
Desde la automatización de tareas complejas hasta la optimización de la toma de decisiones estratégicas, la AI ofrece un abanico de herramientas y soluciones que impactan directamente la eficiencia y la innovación dentro de las organizaciones.
Índice de temas
¿Qué es la inteligencia artificial?
No existe una definición única y simple de AI, ya que las herramientas de este tipo son capaces de realizar una amplia gama de tareas y resultados.
En general, la inteligencia artificial es un conjunto de tecnologías que permiten que las computadoras realicen una variedad de funciones avanzadas, incluida la capacidad de ver, comprender y traducir lenguaje hablado y escrito, analizar datos, hacer recomendaciones y mucho más. Según el National Institute of Standards and Technology (NIST), estos sistemas deben ser evaluados por su fiabilidad, robustez y alineación ética con los valores humanos.
La NASA, por ejemplo, sigue la definición de AI que se encuentra en la Orden Ejecutiva 13960: “Cualquier sistema artificial que realiza tareas en circunstancias variables e impredecibles sin supervisión humana significativa, o que puede aprender de la experiencia y mejorar su rendimiento al exponerse a conjuntos de datos”..
La AI permite a las computadoras aprender y resolver problemas de maneras que pueden parecer humanas.
Aunque las computadoras no pueden pensar, empatizar ni razonar, los científicos han desarrollado sistemas que pueden realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, intentando replicar cómo las personas adquieren y utilizan el conocimiento.
Los programas de AI pueden procesar grandes cantidades de datos, identificar patrones y seguir instrucciones detalladas sobre qué hacer con esa información.
Tipos de inteligencia artificial
La inteligencia artificial se puede clasificar en varios tipos según sus capacidades, funcionalidades y tecnologías.
A continuación, se presenta un resumen de los diferentes tipos de AI:
Basada en Capacidades
- Inteligencia artificial estrecha (AI Débil): Está diseñada para realizar una tarea específica. Por ejemplo, reconocimiento facial, búsquedas en internet o conducir un coche. La mayoría de los sistemas de AI actuales, incluidos los que pueden jugar juegos complejos como ajedrez y Go, se incluyen en esta categoría. Operan en un rango o conjunto de contextos predefinidos y limitados.
- Inteligencia artificial general (AI Fuerte): Dotada de amplias capacidades cognitivas similares a las humanas, lo que le permite abordar tareas nuevas y desconocidas de forma autónoma. Un marco de AI tan robusto posee la capacidad de discernir, asimilar y utilizar su inteligencia para resolver cualquier desafío sin necesidad de guía humana.
- Inteligencia artificial superinteligente: Representa una forma futura donde las máquinas podrían superar la inteligencia humana en todos los campos, incluyendo la creatividad, la sabiduría general y la resolución de problemas. La superinteligencia es especulativa y aún no se ha realizado.
Este gráfico interactivo ilustra cómo las distintas categorías de AI se posicionan en una línea evolutiva, destacando la creciente sofisticación desde sistemas especializados como la AI estrecha hasta el concepto de una superinteligencia futura.
Evolución de la Inteligencia Artificial por Capacidades
Nivel estimado de autonomía y complejidad según su evolución tecnológica.
Basada en funcionalidades
- Máquinas reactivas: Estos sistemas no almacenan recuerdos ni experiencias pasadas para acciones futuras. Analizan y responden a diferentes situaciones. Deep Blue de IBM, que venció a Garry Kasparov al ajedrez, es un ejemplo.
- Memoria limitada: Estos sistemas pueden tomar decisiones informadas y mejoradas mediante el estudio de los datos históricos que han recopilado. La mayoría de las aplicaciones actuales de AI, desde chatbots y asistentes virtuales hasta coches autónomos, entran en esta categoría.
- Teoría de la mente: Este es un tipo de AI más avanzado en el que los investigadores aún están trabajando. Implicaría comprender y recordar emociones, creencias y necesidades, y en función de ellas, tomar decisiones. Este tipo requiere que la máquina comprenda verdaderamente a los humanos.
- AI autoconsciente: Esto representa el futuro de la AI, donde las máquinas tendrán conciencia, sensibilidad y autoconciencia propias. Aún es teórico y sería capaz de comprender y poseer emociones, lo que podría llevarlas a formar creencias y deseos.
Este gráfico muestra una representación funcional, ordenando los tipos de AI de acuerdo con su grado de desarrollo actual, lo que permite visualizar qué tecnologías ya están operativas y cuáles aún están en fase teórica o experimental.
Basado en tecnologías
- Aprendizaje automático (AA): Sistemas de AI capaces de automejorarse a través de la experiencia, sin programación directa. Se centran en la creación de software que puede aprender de forma independiente mediante el acceso y el uso de datos.
- Aprendizaje profundo: Un subconjunto del AA que involucra múltiples capas de redes neuronales. Se utiliza para aprender de grandes cantidades de datos y es la tecnología detrás del control de voz en dispositivos de consumo, el reconocimiento de imágenes y muchas otras aplicaciones.
- Procesamiento del lenguaje natural (PLN): Esta tecnología de AI permite a las máquinas comprender e interpretar el lenguaje humano. Se utiliza en chatbots, servicios de traducción y aplicaciones de análisis de sentimientos.
- Robótica: Este campo implica el diseño, la construcción, la operación y el uso de robots y sistemas informáticos para su control, la retroalimentación sensorial y el procesamiento de información.
- Visión artificial: Esta tecnología permite a las máquinas interpretar el mundo visualmente y se utiliza en diversas aplicaciones, como el análisis de imágenes médicas, la vigilancia y la fabricación.
- Sistemas expertos: Estos sistemas de AI responden preguntas y resuelven problemas en un dominio específico de especialización mediante sistemas basados en reglas.
Preguntas frecuentes sobre inteligencia artificial
¿Cómo integrar un modelo de inteligencia artificial sin comprometer los datos sensibles?
Integrar IA en una empresa requiere aplicar técnicas como anonimización, cifrado y políticas de acceso basado en roles. Es fundamental alinear estas medidas con la protección de datos personales en México, para cumplir con la legislación vigente y evitar sanciones.
¿Qué tipo de IA puede auditar automáticamente procesos internos para detectar ineficiencias?
La automatización robótica de procesos mediante IA permite analizar registros y flujos operativos en tiempo real, detectando cuellos de botella o tareas redundantes que afectan la eficiencia del negocio.
¿Qué riesgos legales enfrentan las empresas al implementar IA sin un marco regulatorio claro?
Las organizaciones pueden incurrir en violaciones a normativas de privacidad si la IA se implementa sin controles adecuados. Esto puede derivar en filtraciones o sanciones.
¿Qué debe incluir un checklist de ciberseguridad al desplegar soluciones de IA?
El NIST propone un marco para validar modelos de IA que incluye robustez ante ataques adversarios, gestión ética de datos y trazabilidad de decisiones algorítmicas. Este enfoque ayuda a mitigar riesgos técnicos y regulatorios.
¿Cómo evaluar el verdadero impacto de la IA en los procesos críticos del negocio?
Más allá de la precisión técnica, la evaluación debe incluir indicadores clave del negocio, pruebas A/B y análisis de externalidades. El artículo sobre machine learning en entornos corporativos ofrece una guía práctica para hacerlo correctamente.
