Por tanto, no es de extrañar que la IA lleve siglos cautivando al imaginario colectivo. Aunque sus orígenes modernos se remontan a los años 50, cuando John McCarthy acuñó el término y Alan Turing ideó el famoso «Test de Turing», la idea de crear seres inteligentes se remonta a antiguos mitos sobre los «autómatas» y los «golems» del folclore judío. Los primeros desarrollos sentaron las bases de la IA actual, desde el descifrado del código Enigma por Turing durante la Segunda Guerra Mundial hasta los primeros programas de resolución de problemas asistidos por IA, que surgieron en el taller de McCarthy en Dartmouth en 1956. Estos primeros esfuerzos marcaron la transición de la inteligencia artificial de la ficción a una realidad científica en evolución.
En sus inicios, la IA se centraba en la IA simbólica y los sistemas expertos basados en el conocimiento y el razonamiento mediante símbolos y lógica. En los años 60, el desarrollo de lenguajes de programación como las máquinas LISP permitió resolver problemas algebraicos, jugar a las damas y simular conversaciones con personas. Entre estos avances tenemos los primeros asistentes virtuales, como «Eliza», de Joseph Weizenbaum, un chatbot que simulaba conversaciones psicoterapéuticas. Sin embargo, estos progresos se enfrentaron a retos considerables en las décadas de 1970 y 1980: el llamado «invierno de la IA». Este se caracterizó por las expectativas exageradas, la falta de potencia informática y la escasez de recursos financieros. Muchos proyectos se cancelaron, pero el interés resurgió cuando los científicos empezaron a trabajar con redes neuronales basadas en el funcionamiento del cerebro humano. La revitalización de la IA comenzó en los años 90 y principios de los 2000, cuando la potencia de cálculo y la disponibilidad de datos aumentaron considerablemente. En 1997 se alcanzó un hito cuando «Deep Blue» de IBM derrotó al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov, demostrando la capacidad de la IA para tareas intelectuales. La nueva era de la IA comenzó en la década de 2010 con el auge del aprendizaje profundo. A partir de entonces, las máquinas dejaron de limitarse a seguir instrucciones preprogramadas y empezaron a aprender de forma autónoma analizando patrones en los datos. Este desarrollo fue posible gracias a dos importantes avances tecnológicos: las redes neuronales convolucionales (CNN) y los modelos de transformadores. Estas dos tecnologías abrieron nuevas posibilidades para tareas de transformación como el procesamiento del lenguaje, el reconocimiento de imágenes y el análisis de vídeo. Los modelos de transformadores, que se presentaron en 2017, permitieron a los sistemas de IA captar mucho mejor las relaciones contextuales, un progreso que se hizo evidente en la mejora de Google Translate, entre otras cosas.
La integración de la inteligencia artificial en nuestra vida cotidiana es impresionante. La IA estrecha o Narrow AI en inglés es la base tanto de asistentes digitales como Siri, Alexa y Cortana como de sistemas de recomendación para plataformas de streaming y venta online. La IA ha ayudado a los científicos a analizar secuencias biológicas para identificar fármacos adecuados con mayor rapidez y ha mejorado la asistencia sanitaria en general. La IA también se ha adueñado de las áreas creativas, por ejemplo, a través de herramientas como MidJourney, que permiten generar impresionantes obras de arte. Sin embargo, estos rápidos avances también han desencadenado debates éticos. Un ejemplo bien conocido es el chatbot Tay de Microsoft, que se vio comprometido apenas unas horas después de su lanzamiento. Los litigios sobre propiedad intelectual y el uso de modelos basados en IA han complicado aún más la situación y subrayan la necesidad de regulación y control. La IA ha demostrado que puede cambiar sectores enteros, pero también ha causado inquietud entre personalidades destacadas como Bill Gates, Geoffrey Hinton y Stephen Hawking. Ellos advierten de que fijar objetivos equivocados para la IA podría tener consecuencias catastróficas, por ejemplo, por su uso indebido como arma o para influir de forma selectiva en el comportamiento humano. No obstante, la IA sigue impulsando la innovación y ayuda a superar los acuciantes retos mundiales. A medida que avanza la IA, la sociedad se enfrenta a la tarea crucial de aprovechar su potencial y, al mismo tiempo, aplicar salvaguardias éticas para evitar que se convierta en una amenaza para la humanidad.
La inteligencia artificial ha pasado de ser un tema marginal a convertirse en un factor indispensable que está desempeñando un papel clave en la configuración del mundo actual. Lo que antes se tachaba de lejana ciencia ficción ahora supera a los humanos en todos los ámbitos de la inteligencia creativa, como el reconocimiento de imágenes, la traducción de idiomas, la transcripción de voz y el diagnóstico médico. Su potencial transformador es evidente en una amplia gama de sectores, desde la educación y la sanidad hasta la investigación científica y los campos de actividad creativa y artística. Las herramientas de IA se están convirtiendo en compañeros digitales, sistemas empáticos, informados y orientados a la acción que pueden cambiar fundamentalmente nuestra vida cotidiana.
Lo que hace que la inteligencia artificial sea verdaderamente transformadora es su capacidad para procesar y aprender de cantidades inimaginables de datos. Esto le permite ejecutar tareas como el reconocimiento de imágenes, la traducción de idiomas y la transcripción con una rapidez y precisión sin precedentes. Estos sistemas se están convirtiendo cada vez más en interlocutores digitales capaces de mantener diálogos con sentido, proporcionar apoyo emocional e incluso crear obras de arte, música o poesía por sí solos. Hoy en día, los grandes modelos lingüísticos(LLM) entrenados con miles de millones o incluso billones de puntos de datos ayudan a las personas a superar retos complejos, gestionar mejor sus emociones y dar forma a su vida laboral cotidiana mediante recomendaciones y conocimientos personalizados. La importancia de la IA también se refleja en su capacidad para aumentar la productividad, promover la innovación y cambiar sectores enteros. Impulsa vehículos autónomos, optimiza las redes energéticas y permite realizar descubrimientos científicos pioneros, como el desarrollo de nuevas moléculas y medicamentos. La integración de la IA en la sociedad avanza a gran velocidad: en muy pocos años miles de millones de usuarios han empezado a interactuar con los sistemas de IA. Estos avances han sido posibles gracias al aumento constante de la potencia de cálculo y a la creciente complejidad de los modelos de IA, que ahora pueden procesar datos a una escala antes inimaginable.
Pero a pesar de sus prometedoras posibilidades, la IA también plantea cuestiones críticas, por ejemplo en materia de ética, seguridad y regulación. La preocupación por el posible uso indebido de la IA, la pérdida de puestos de trabajo y la autonomía de los sistemas están dando lugar a difíciles debates sobre su papel en la configuración del futuro. Cuestiones como el sesgo inducido por algoritmos («sesgo de IA»), la privacidad y la responsabilidad requieren atención urgente para garantizar que los sistemas de IA sigan siendo herramientas que potencien las mejores cualidades humanas. Con el creciente rendimiento de estos sistemas, es necesario establecer mecanismos de protección transparentes para minimizar los riesgos y garantizar que actúan de acuerdo con los valores humanos. La IA no es solo una herramienta más, sino que marca un cambio fundamental en la forma en que los seres humanos interactúan con la tecnología. Algunos expertos en tecnología comparan la IA con una «nueva especie digital» capaz de aprender, razonar y actuar con una autonomía sin precedentes. Esta metáfora subraya la responsabilidad de los promotores, los gobiernos y las sociedades de gestionar cuidadosamente su desarrollo. El reto del futuro es diseñar una IA que incorpore lo mejor de la humanidad —nuestra empatía, creatividad y valores éticos fundamentales— evitando al mismo tiempo consecuencias negativas no deseadas.
Los sistemas de IA consisten principalmente en redes neuronales que siguen el modelo de nuestro cerebro. Nuestro cerebro tiene neuronas que reciben señales, las procesan y luego envían una señal de vuelta. Del mismo modo, las neuronas artificiales pueden recibir entradas, realizar cálculos matemáticos sencillos y generar salidas. Una neurona artificial por sí sola no puede hacer mucho, pero muchas juntas en una red neuronal pueden hacer cosas asombrosas, como reconocer imágenes, recomendar películas o conducir un coche. Las redes deben entrenarse para poder hacer estas tareas. Por lo tanto, la IA aprende ajustando la ponderación de las entradas individuales en función de la retroalimentación. Ejemplo: Cuando un sistema de recomendación recibe tu valoración de una película que acabas de ver, ajusta la ponderación de las opiniones de los distintos críticos para que las películas que te recomiende en el futuro se ajusten mejor a tus preferencias. Con el tiempo y con cada vez más datos, la IA es cada vez más precisa. La mayoría de los sistemas reales constan de millones de neuronas en distintas capas (entrada, capas ocultas, salida) que pueden procesar grandes cantidades de datos. Las redes neuronales se utilizan para muchas tareas diferentes, desde recomendar películas o compras hasta ayudar a dar respuesta a problemas globales como el cambio climático y la producción de alimentos o la detección precoz de enfermedades.
El área de la IA más influyente y transformadora en la actualidad es la IA generativa (GenAI). Esta se diferencia de los sistemas tradicionales de IA, desarrollados para determinadas tareas predefinidas, en que puede crear nuevos contenidos en forma de texto, imágenes, música o vídeos. A medida que seguimos descubriendo nuevas aplicaciones, es cada vez más importante pensar en cómo podría ser la inteligencia artificial general (IAG) en el futuro y cuál es la forma más eficaz de utilizar la GenAI en este contexto. Aunque hasta la fecha la IAG sigue siendo un concepto teórico, ya nos da pistas reales sobre el futuro de la IA, especialmente en los campos creativo e intelectual, como la resolución de problemas, la creación de contenidos y el impulso de la innovación.
Los modelos de GenAI como Generative Pre-trained Transformer (GPT), DALL-E y Stable Diffusion están diseñados para generar resultados basados en los datos utilizados para entrenarlos. Estos modelos analizan enormes conjuntos de datos —desde textos e imágenes hasta música y vídeos— y utilizan esta información para crear contenidos nuevos e independientes. La GenAI reconoce patrones en los datos y genera respuestas o medios que a menudo apenas se distinguen de la imaginación humana o del trabajo de un ser humano. Tomemos como ejemplo GPT-3, el modelo en el que se basan plataformas como ChatGPT. Este modelo puede escribir artículos, responder preguntas, resumir contenidos o incluso mantener conversaciones de una forma que parece muy humana. Los generadores de imágenes, por su parte, transforman el texto introducido en imágenes ricas en color, detalle y profundidad. Estos son solo algunos ejemplos de cómo la GenAI está redefiniendo los límites de lo que es posible en el sector creativo.
El funcionamiento de la GenAI es muy interesante: utiliza técnicas de aprendizaje profundo y grandes redes neuronales para procesar y comprender ingentes cantidades de datos. Cuando se entrena con múltiples conjuntos de datos, reconoce patrones y conexiones complejos entre la información, lo que le permite generar nuevos contenidos. Ejemplo de generación de texto: La GenAI no solo predice la siguiente palabra basándose en la gramática, sino que también incorpora el contexto y los matices, creando contenidos cohesivos, coherentes y contextuales. La situación es similar en las artes visuales. Los modelos de GenAI entrenados con millones de imágenes crean obras de arte únicas que reflejan un profundo conocimiento del estilo, la composición y la teoría del color. La GenAI está transformando sectores como el marketing, la publicidad y el entretenimiento al generar rápidamente contenidos creativos como entradas de blog, contenidos para redes sociales, vídeos e incluso arte digital. Además, tiene el potencial de ayudar a desarrollar nuevos fármacos o simular ensayos clínicos, lo que acelerará la investigación médica. En ámbitos como la educación y la atención al cliente, las herramientas asistidas por IA, como los sistemas de aprendizaje y los asistentes virtuales, pueden proporcionar ayuda personalizada en tiempo real. Lo que hace tan especial a la IA de última generación es su capacidad para desarrollar nuevas ideas y resolver problemas complejos sin que se le pida explícitamente que lo haga. Esto la convierte en una herramienta excepcionalmente poderosa para la innovación.
Existen cuatro tipos principales de inteligencia artificial: IA reactiva, IA con capacidad de memoria limitada, teoría de la mente e IA con autoconciencia. Estos tipos difieren en cuanto a su complejidad y rendimiento. La forma más sencilla es la IA reactiva. Esta ofrece resultados predecibles basados en entradas específicas, pero no tiene capacidad de aprendizaje ni «memoria» (no tiene capacidad de almacenamiento). Algunos ejemplos son el ordenador de ajedrez Deep Blue de IBM y los filtros de spam. Aunque estas tecnologías fueron pioneras en su día, la IA reactiva se limita a tareas claramente definidas. Sobre esta base, la IA con capacidad de almacenamiento limitada utiliza datos anteriores en combinación con conocimientos preprogramados para hacer predicciones y ejecutar tareas, como interpretar las condiciones de la carretera en vehículos autónomos. Sin embargo, el almacenamiento de datos de estos sistemas es temporal, por lo que los datos no se conservan.
Los otros dos tipos —teoría de la mente e IA con autoconciencia— son perspectivas de desarrollo futuro y aún se encuentran en fase conceptual. El objetivo de la teoría de la mente es reproducir la inteligencia emocional humana para que las máquinas puedan reconocer, comprender y responder a las emociones, como se ha observado en robots como Kismet y Sophia. Sin embargo, la inteligencia emocional fluida aún no se ha alcanzado. Una IA avanzada con conciencia de sí misma mostraría conciencia, autoconciencia y una comprensión similar a la humana de su propio estado mental y también lo reconocería en los demás. La tecnología actual aún está lejos de alcanzar este ideal. No obstante, se sigue avanzando para superar los límites de la IA y alcanzar mayores niveles de desarrollo, posiblemente hacia la llamada «superinteligencia».
Ahora que hemos visto los cuatro tipos principales de IA, hay otra distinción importante en el campo de la inteligencia artificial: la que existe entre la IA débil y la IA fuerte. La IA débil, también conocida como «IA estrecha», se refiere a los sistemas desarrollados para realizar tareas específicas en un ámbito de aplicación claramente definido. Constituye la base de asistentes de voz (p. ej., Siri, Alexa), sistemas de recomendación (p. ej., Netflix, Spotify) y aplicaciones para vehículos autónomos. Aunque la IA débil funciona con eficiencia y precisión, carece de inteligencia general, creatividad o capacidad de adaptación más allá de las funciones programadas. A pesar de que no puede aprender ni pensar de forma autónoma, es especialmente potente en ámbitos como el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de imágenes o la optimización de rutas. La IA fuerte o IAG (inteligencia artificial general) designa un concepto teórico de máquinas que tienen una inteligencia, capacidad de pensamiento y adaptabilidad similares a las humanas. A diferencia de la IA débil, la IA fuerte podría aprender en muchas disciplinas, comprender emociones y resolver problemas de forma creativa. Aunque esta forma de IA sigue siendo puramente hipotética, ejemplos ficticios como Wall-E o Vision, del universo Marvel, ilustran la idea. La principal diferencia radica en sus capacidades: mientras que la IA débil se centra en tareas específicas, la IA fuerte representa una inteligencia global que entraña el potencial de cambiar fundamentalmente la forma en que interactuamos con la tecnología.
El aprendizaje automático (Machine Learning, ML) y el aprendizaje profundo (Deep Learning, DL) son dos subáreas de la IA, pero difieren en la forma en que procesan y aprenden los datos. Para tomar decisiones, el ML se basa en datos estructurados y etiquetados, métodos estadísticos y características definidas por el ser humano. El DL, por su parte, utiliza redes neuronales con múltiples capas para procesar grandes volúmenes de datos no estructurados sin intervención humana. Cuantas más capas de procesamiento tenga un modelo, más profundo será el aprendizaje. El DL es esencialmente una colección de algoritmos inspirados en el cerebro humano, que imitan su capacidad para reconocer patrones y tomar decisiones.
Mientras que el ML ofrece buenos resultados para tareas más sencillas, como predecir el precio de las propiedades basándose en características como la ubicación y el tamaño, el DL es más adecuado para afrontar problemas complejos como el reconocimiento de imágenes o el procesamiento del lenguaje natural. Una diferencia importante entre los dos enfoques es la cantidad de datos que necesitan. El DL requiere enormes cantidades de datos para mejorar la fiabilidad del modelo, mientras que el ML puede trabajar con conjuntos de datos más pequeños, pero lo más probable es que no vaya a evolucionar tanto con datos adicionales. De hecho, los modelos de ML suelen alcanzar un punto de saturación en el que los datos adicionales ya no mejoran el rendimiento, mientras que los modelos de DL mejoran continuamente a medida que aumenta la cantidad de datos.
Otra diferencia significativa radica en el hardware. Mientras los modelos de ML pueden entrenarse con procesadores convencionales (unidades centrales de procesamiento, CPU), el DL requiere un hardware mucho más potente, como las unidades de procesamiento gráfico (GPU), para gestionar los procesos de cálculo intensivo. Entrenar modelos de DL en una CPU puede ser extremadamente lento, por lo que para trabajar de manera eficiente es esencial utilizar GPU o unidades de procesamiento tensorial (TPU). Esto hace que el DL requiera más recursos y sea más costoso que el ML. La duración del entrenamiento también difiere considerablemente. A menudo, los modelos de ML pueden entrenarse en unas pocas horas, mientras que el entrenamiento de los grandes modelos de DL puede durar días o incluso semanas. Sin embargo, una vez finalizado el entrenamiento, los modelos de DL suelen ser más rápidos en la predicción que los modelos de ML. Un ejemplo: En ML, un algoritmo como K-Nearest Neighbours (KNN) puede ser comparativamente lento, mientras que un modelo de DL entrenado puede clasificar o procesar imágenes o voz casi en tiempo real.
Otra diferencia clave radica en la extracción de características. Con el ML, los expertos tienen que definir manualmente las características relevantes. Por ejemplo, para que un modelo de ML pueda predecir si un candidato será contratado o no, deben especificarse explícitamente parámetros como la formación académica, los certificados y la experiencia profesional. En cambio, el DL puede extraer automáticamente las características relevantes de los datos brutos. Si se hiciera la misma predicción con DL, bastaría con introducir los documentos de la solicitud en el modelo y el sistema determinaría de forma independiente las características decisivas. Esta extracción automática de características capa por capa es uno de los grandes puntos fuertes del DL.
Por último, está la cuestión de la interpretabilidad. Debido a que los modelos de DL extraen características de forma independiente, a menudo es difícil entender cómo llegan a una decisión. Por ejemplo, cuando un modelo de DL clasifica imágenes de gatos y perros, puede proporcionar predicciones muy precisas, pero sigue sin estar claro qué características usó para diferenciarlas. Algo similar sucede cuando se usa un modelo de DL para reconocer comentarios ofensivos en las redes sociales. Aunque puede marcar dichos comentarios con éxito, no puede justificar claramente sus decisiones. Esta falta de transparencia es una importante limitación del DL. En cambio, los modelos de ML, como la regresión logística o los árboles de decisión, ofrecen vías de decisión claras asignando determinadas ponderaciones a las características individuales. Esto hace que sus predicciones sean más comprensibles y fáciles de entender para los humanos.
La IA simplifica considerablemente la gestión de conocimientos al automatizar la búsqueda de documentos relevantes, especialmente en sectores con estrictos requisitos de protección de datos, como la sanidad o el sector jurídico. Técnicas como la generación aumentada de recuperación (eRAG) permiten a la IA gestionar eficientemente grandes cantidades de datos y garantizar al mismo tiempo el cumplimiento de la normativa sobre protección de datos, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la UE. Las plataformas basadas en IA, como Open Telekom Cloud de T-Systems, permiten procesar datos de forma segura y eficiente y, por tanto, mejorar la productividad y la toma de decisiones en sectores que requieren de mucho conocimiento.
La IA se utiliza cada vez más para reconocer e interpretar las novedades jurídicas que influyen en el desarrollo y el uso de las tecnologías de conducción autónoma. Una solución de software como servicio (SaaS) basada en Google Cloud Platform (GCP) y Document AI proporciona paneles intuitivos para reconocer, rastrear y gestionar las versiones de los cambios globales en los requisitos legales relevantes para la conducción autónoma. La plataforma está equipada con bases de datos especializadas en metadatos y documentos. Esto facilita la interpretación de textos jurídicos, tablas y expresiones formales complejos. El seguimiento asistido por IA permite al sistema reconocer automáticamente los cambios en la legislación de las distintas regiones e informar a las partes interesadas sobre los que son pertinentes para garantizar que los sistemas de conducción autónoma cumplen los requisitos legales aplicables en los distintos países y estados. Este sistema no solo simplifica el proceso de seguimiento, sino que también aumenta la eficiencia al garantizar el cumplimiento preciso de los requisitos legales. Y esto, a su vez, permite a las empresas centrarse en la innovación sin salirse del marco legal en ningún momento.
La inteligencia artificial está cambiando radicalmente la industria manufacturera con soluciones como los gemelos digitales, el mantenimiento predictivo y la gestión integrada de la cadena de suministro. Estas herramientas asistidas por IA optimizan la producción mediante la simulación de procesos en tiempo real, la predicción de fallos de los equipos y el aumento de la eficiencia de ciclos de producción completos. Además, las plataformas de sostenibilidad basadas en IA y las tecnologías IIoT (Internet industrial de las cosas) están ayudando a los fabricantes a minimizar la cantidad de residuos, reducir el consumo de energía y acelerar la innovación. Así se garantiza el cumplimiento de las exigencias de los consumidores modernos en materia de producción inteligente y sostenible. Encontrarás más información sobre soluciones para la producción y el control de calidad en T-Systems con la palabra clave AI Solution Factory.
El avance de las tecnologías de IA entraña el reto de crear estructuras de gobernanza adecuadas para garantizar que la tecnología se desarrolla en armonía con el bienestar general de la sociedad. La Unión Europea ha asumido un papel pionero en este sentido, en particular a través de la Ley de Inteligencia Artificial (Ley de AI), que establece normas reguladoras para las aplicaciones de alto riesgo de los sistemas de IA. Este marco jurídico pretende garantizar la rendición de cuentas, la transparencia y la equidad. La UE desempeña así un papel de liderazgo en la introducción de normativas aplicables y ejecutables. Otras organizaciones, como la OCDE (Organización de Cooperación y Desarrollo Económicos), ofrecen directrices, pero suelen ser menos vinculantes que las de la UE y están concebidas con un carácter más general que específicamente normativo. El hecho de que la Ley de IA se centre en las aplicaciones de IA de alto riesgo —incluida la prohibición de determinados casos de uso y la obligación de transparencia— sienta un importante precedente. Sin embargo, el marco jurídico está aún en fase de transformación, ya que la normativa debe evolucionar al ritmo de los avances tecnológicos. Esto significa que las estructuras de gobernanza de la IA seguirán siendo aplicables a las tecnologías futuras.
Uno de los mayores retos en el ámbito de la gobernanza de la IA es que los avances tecnológicos pueden adelantarse muy rápidamente a los procesos legislativos. El ritmo de la innovación es tan elevado que las leyes difícilmente pueden adaptarse a una velocidad suficiente como para tener en cuenta a tiempo los nuevos factores de riesgo. Un ejemplo de esto es la Ley de IA de la UE, cuyo desarrollo comenzó hace seis años y que desde entonces ya ha sido revisada debido a los avances en el campo de la IA generativa. Esto demuestra que la normativa legal debe revisarse y adaptarse periódicamente para tener en cuenta los nuevos avances tecnológicos. Otro reto clave para los responsables políticos es la imposibilidad de probar y adaptar las normativas de antemano en la práctica. Muchas normativas —incluida la Ley de IA— aún no se han probado suficientemente en aplicaciones reales, lo que dificulta la evaluación anticipada de su impacto real. Por tanto, las estructuras de gobernanza y los sistemas de IA deben seguir evolucionando, mediante aportaciones continuas y exhaustivas pruebas prácticas.
Además de las normativas formales, el uso ético de la IA es otro componente clave de la gobernanza responsable. Las cuestiones en torno al sesgo («AI bias») en los sistemas de IA son cada vez más relevantes a medida que las funciones de la IA se introducen en cada vez más ámbitos de la vida. En consecuencia, la Ley de IA de la UE exige procesos de toma de decisiones explicables para las aplicaciones de IA que más riesgo entrañan. No obstante, a medida que los sistemas se hacen cada vez más complejos —especialmente en el caso de la IA generativa—, garantizar la transparencia sigue siendo un reto considerable. Esto también incluye el llamado «problema de la caja negra», que describe el hecho de que las decisiones tomadas por los sistemas de IA no son comprensibles. Aunque la UE ha formulado unos requisitos mínimos de explicabilidad, el tema sigue siendo objeto clave de regulación debido al rápido avance y la creciente complejidad de modelos como la GenAI. En este sentido, será crucial que los sectores público y privado colaboren para desarrollar directrices éticas claras y garantizar su cumplimiento. Esta es la única manera de evitar que las tecnologías de IA se utilicen mal o causen daños involuntarios, y además permitirá fomentar la innovación sin perder de vista los riesgos de estas potentes tecnologías.
La principal ventaja de la inteligencia artificial es que reduce los errores humanos, garantizando así resultados precisos. Los sistemas de IA toman decisiones basándose en información recopilada previamente y en algoritmos. Si se programan de manera correcta, se pueden descartar los errores por completo. Por ello, son especialmente valiosos en situaciones críticas en las que la precisión es un factor decisivo.
Ejemplo: En la aviación, un sistema de piloto automático en los aviones es ideal para reducir los errores humanos, pilotar con eficacia las aeronaves modernas y controlar su altitud. Así se logra que los vuelos sean más seguros y eficientes.
La inteligencia artificial es especialmente valiosa para la toma de decisiones, ya que puede procesar grandes cantidades de datos para reconocer patrones y tendencias que pueden no ser reconocibles para los humanos. Los algoritmos de aprendizaje automático analizan los datos históricos para predecir la evolución futura, lo que permite a empresas y particulares tomar decisiones rápidas y fundamentadas. La velocidad y la capacidad de la IA para procesar grandes cantidades de información proporcionan a las empresas una ventaja competitiva en entornos dinámicos y cambiantes.
Ejemplo: Los minoristas utilizan la inteligencia artificial para predecir las necesidades de existencias mediante el análisis de patrones en el comportamiento de compra de los clientes. Esto ayuda a optimizar los niveles de existencias, evitar tanto el exceso como la escasez de existencias y mejorar los procesos operativos para aumentar la satisfacción del cliente.
La IA puede llevar a cabo tareas peligrosas que suponen un riesgo para la vida y la integridad física de las personas. Tanto si se trata de desactivar bombas como de explorar el espacio o realizar misiones en alta mar, las máquinas controladas por IA pueden ejecutar tareas peligrosas que suponen un alto riesgo para los humanos.
Ejemplo: Para operaciones de socorro en catástrofes, como terremotos o incendios forestales, se pueden enviar drones controlados por IA a las zonas peligrosas para que evalúen el alcance de los daños. Esto permite recopilar datos sin poner en peligro a los humanos.
Las personas solo son productivas un número limitado de horas al día. La IA, en cambio, puede trabajar las 24 horas, no se cansa y puede realizar varias tareas simultáneamente con una precisión constante. Debido a esto, la IA resulta ideal para tareas repetitivas o que requieren mucho tiempo.
Ejemplo: Los sistemas asistidos por IA en el sector bancario pueden detectar casos de fraude en tiempo real. Supervisan las transacciones las 24 horas e informan de inmediato sobre las actividades sospechosas. Esto garantiza la seguridad de los clientes en todo momento.
Hoy en día, la mayoría de las organizaciones utilizan asistentes digitales basados en IA para mejorar la interacción con los usuarios y reducir la necesidad de personal humano. Estos asistentes mejoran la comunicación y personalizan los servicios al permitir realizar búsquedas de contenidos mediante consultas basadas en el diálogo. Algunos chatbots de IA son ya tan avanzados que resulta difícil reconocer si se está interactuando con un humano o con una máquina.
Ejemplo: En el sector de los viajes, los chatbots asistidos por IA ayudan a los clientes a reservar vuelos y a buscar alojamiento en hoteles, y también responden a consultas relacionadas con los viajes. Los asistentes virtuales mejoran la experiencia del cliente debido a que están disponibles constantemente y a que ofrecen la información de forma casi instantánea.
La IA automatiza tareas rutinarias que consumen mucho tiempo, como la introducción de datos, la programación de citas o el procesamiento de documentos, descargando a los empleados para que puedan concentrarse más en actividades de estrategia, creatividad o creación de valor.
La IA simplifica el análisis de datos y automatiza las simulaciones complejas, reduciendo considerablemente el tiempo necesario para innovar. También ayuda a los investigadores a realizar nuevos descubrimientos con mayor rapidez, lo que se traduce en avances más rápidos en ámbitos como la sanidad, la ciencia de los materiales y la ingeniería.
Se espera que entre 2025 y 2030 el mercado de la IA generativa (GenAI), que ya está valorado en 16 870 millones de USD, aumente con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 37,6 %. Gran parte de este impresionante crecimiento se debe a que la atención se está desplazando de las aplicaciones generales de IA a los LLM basados en los llamados modelos fundacionales. Nuevas tecnologías prometedoras como la computación cuántica y la computación fotónica parecen tener potencial para impulsar aún más el campo de la IA generativa. Sin embargo, aún quedan retos por superar, como la estabilidad de los qubits y el procesamiento de datos fotónicos. La GenAI hace referencia a modelos de aprendizaje profundo capaces de analizar conjuntos de datos muy grandes —a menudo enciclopedias enteras, obras artísticas u otros archivos— para ofrecer resultados estadísticamente probables en respuesta a posibles entradas (prompts). Estos modelos no almacenan sus ejemplos de entrenamiento palabra por palabra, sino que crean una representación comprimida de los datos de entrenamiento aprendidos. Esto les permite generar textos nuevos y, hasta cierto punto, originales. Durante muchos años, los modelos generativos se utilizaron principalmente para realizar análisis estadísticos probabilísticos de datos numéricos. Sin embargo, el auge del aprendizaje profundo ha abierto nuevas posibilidades para tratar textos, imágenes y otros tipos de datos complejos. Uno de los primeros modelos de aprendizaje profundo generativo en 2013 fue el llamado VAE (Variational Autoencoder), uno de los pocos modelos que podía generar imágenes y textos realistas.
Los modelos de GenAI anteriores, como GPT-3, BERT y DALL-E 2, no hicieron sino allanar el camino para nuevos enfoques y ampliar considerablemente los ámbitos de aplicación de la IA generativa. Con la transición de los sistemas de dominio específico a los sistemas generales de IA que pueden utilizarse en varios ámbitos, ahora comienza la siguiente fase de desarrollo de la IA: la era de los modelos fundacionales. Estos modelos se entrenan a partir de gigantescos conjuntos de datos no estructurados y luego se ajustan para casos de uso específicos. Se espera que la combinación de IA generativa y modelos fundacionales acelere significativamente la introducción de la IA en numerosos sectores en los próximos años. Esto libera a las empresas del laborioso etiquetado de datos y hace que la IA sea mucho más accesible para casos de uso relevantes para la empresa. En el futuro, se podrá acceder a la potencia de cálculo proporcionada por los modelos fundacionales a través de entornos de cloud híbrido, lo que facilitará y ampliará la integración de la IA en las infraestructuras existentes.
A medida que se desarrolle la IA generativa, también aumentará su capacidad para ejecutar tareas interdisciplinares. El futuro depara un enorme potencial para los modelos de IA que integran a la perfección múltiples modalidades, revolucionando sectores que van desde la investigación a la automatización empresarial.
¿Qué es esto? El reconocimiento de voz asistido por IA permite a las máquinas convertir el lenguaje hablado en texto. Suele utilizarse en asistentes de voz, herramientas de transcripción y soluciones de accesibilidad. Estos sistemas se entrenan con amplios conjuntos de datos de lenguaje hablado y diferentes acentos, lo que les permite comprender y procesar la entrada de audio en tiempo real.
Caso práctico: Documentación médica manos libres en quirófanos
En los quirófanos, los cirujanos utilizan el reconocimiento de voz asistido por IA para dictar notas durante una intervención. El sistema transcribe estas entradas en registros estructurados, lo que aumenta la eficiencia y mantiene la esterilidad al no ser necesario introducir datos manualmente.
¿Qué es esto? El reconocimiento de imágenes asistido por IA permite a las máquinas identificar y clasificar objetos, escenas o incluso expresiones faciales en imágenes digitales. Estos sistemas se entrenan mediante aprendizaje profundo y redes neuronales convolucionales (CNN) y pueden reconocer patrones con mucha más rapidez y precisión que los humanos.
Caso práctico: Protección de la fauna salvaje mediante vigilancia con drones
Los drones controlados por IA sobrevuelan grandes zonas protegidas y utilizan el reconocimiento de imágenes para identificar especies animales, hacer recuentos de las poblaciones de animales y detectar actividades humanas ilegales como la caza furtiva. Esto permite reaccionar más rápidamente y, al mismo tiempo, proteger mejor la biodiversidad.
La traducción asistida por inteligencia artificial utiliza el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para traducir texto o lenguaje hablado de un idioma a otro. A diferencia de la traducción convencional basada en reglas, los modelos modernos de IA —como el Transformer de Google— pueden entender el contexto, los modismos y las sutilezas del lenguaje.
Caso práctico: Traducción en tiempo real en procesos judiciales internacionales
Los tribunales que se ocupan de casos transfronterizos utilizan herramientas de traducción asistida por IA para proporcionar traducciones precisas en tiempo real en varios idiomas. Esto permite a jueces, abogados y partes involucradas de distintos países trabajar juntos sin problemas, sin retrasos ni malentendidos.
¿Qué es esto? La modelización predictiva utiliza datos históricos y algoritmos de IA para predecir resultados o tendencias futuros. Se utiliza en ámbitos como las finanzas, la sanidad, las cadenas de suministro y el mantenimiento para reconocer incidentes en una fase temprana y tomar medidas preventivas.
Caso práctico: Mantenimiento predictivo de la infraestructura ferroviaria
Las empresas ferroviarias utilizan la IA para analizar los datos de los sensores de las vías y los trenes. El sistema predice cuándo y dónde puede producirse un desgaste y permite adoptar a tiempo medidas de mantenimiento, evitando así accidentes o costosos tiempos de inactividad.
¿Qué es esto? El análisis de datos asistido por IA procesa grandes conjuntos de datos para reconocer tendencias y patrones, y obtener información que sería difícil o imposible que los humanos encontraran manualmente. Las conclusiones resultantes ayudan a las empresas y organizaciones a tomar decisiones más informadas y basadas en datos.
Caso práctico: Análisis personalizado del aprendizaje en la educación
Las plataformas EdTech utilizan la inteligencia artificial para analizar cómo interactúan los alumnos con los contenidos, por ejemplo, en función del tiempo empleado, los errores cometidos o las preferencias individuales. Después utilizan estos datos para adaptar las clases al ritmo de aprendizaje y a las necesidades de cada alumno, lo que aumenta la eficiencia del aprendizaje y fomenta la implicación.
¿Qué es esto? La inteligencia artificial en ciberseguridad vigila, reconoce y reacciona ante las amenazas con mayor rapidez que los métodos convencionales. Los modelos de aprendizaje automático analizan los fallos y anomalías de seguridad del pasado para predecir y prevenir posibles ataques.
Caso práctico: Tecnología de engaño basada en IA
Las empresas avanzadas de ciberseguridad utilizan entornos de datos falsos («honeypots») que se sirven de la IA para analizar el comportamiento de los atacantes. Cuando un hacker interactúa con el entorno simulado, el sistema analiza su forma de proceder, reconoce las vulnerabilidades y reacciona en consecuencia, sin poner en peligro los sistemas reales.
Mientras seguimos impulsando los avances en IA, es crucial que reconozcamos sus implicaciones éticas y sociales. ¿Cómo podemos garantizar un uso responsable de estos sistemas? ¿Qué precauciones de seguridad deben tomarse para evitar usos indebidos, por ejemplo la generación de contenidos engañosos o perjudiciales? Aunque la GenAI abre las puertas a inmensas posibilidades, también plantea interrogantes sobre la originalidad, la creatividad y las posibles consecuencias de automatizar tareas similares a las humanas. El mayor reto para el futuro es comprender y controlar la tecnología de modo que podamos aprovechar su poder en beneficio de la sociedad al tiempo que ampliamos los límites del verdadero potencial de la IA.
El auge de la GenAI ha cambiado, sin duda, el panorama de la IA y ha despertado gran interés e innovación entre los tecnólogos. Sin embargo, un nuevo concepto, la «IA agéntica», está captando rápidamente la atención de la comunidad de desarrollo de la IA. Este término refleja las crecientes capacidades de los agentes de IA que combinan la adaptabilidad de los LLM con la precisión de la programación tradicional. Estos agentes de IA no solo aprenden de enormes bases de datos y redes, sino que también evolucionan al comprender el comportamiento de los usuarios y mejorar su funcionalidad con el tiempo. A medida que las empresas vayan adoptando estas tecnologías avanzadas, la IA agéntica promete revolucionar la automatización de procesos gestionando aplicaciones complejas de varios pasos con las que la IA tradicional tiene dificultades. De cara al futuro, podemos anticipar un mañana en el que los modelos de ML adaptativos evolucionen sin necesidad de costosas recualificaciones, lo que situará a la IA agéntica como motor clave de la innovación y la eficiencia. El camino hacia esta singularidad parece cada vez más alcanzable a medida que estas tecnologías evolucionan. Los interesados en profundizar en la IA agéntica pueden obtener más información aquí.
