¿Qué es la Inteligencia artificial?: Una guía sencilla

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

Si has utilizado ChatGPT alguna vez, probablemente ya hayas tenido contacto con la inteligencia artificial sin pararte demasiado a pensar qué hay detrás. Le escribes una pregunta y responde. Le das un documento y puede resumirlo. Le pides que transforme una idea en un texto, analice unos datos o genere una imagen y, en pocos segundos, te lo entrega terminado y listo.

Y aunque ChatGPT sea probablemente el ejemplo más conocido, la inteligencia artificial lleva mucho más tiempo entre nosotros. Está detrás de recomendaciones, buscadores, traductores, sistemas de publicidad y muchas otras herramientas que utilizamos prácticamente a diario. Ahora ya sabes por qué Netflix, no para de ofrecerte ver las mismas películas o series, debido a lo que viste anteriormente.

Lo interesante es que todo esto parte de una misma tecnología, pero no funciona como mucha gente imagina. Una inteligencia artificial no «piensa» exactamente como una persona ni necesita que alguien le indique cada paso que debe seguir. Aprende a partir de grandes cantidades de datos, encuentra patrones y utiliza lo aprendido para generar resultados.

Entender cómo funciona no requiere saber programar ni entrar en conceptos complicados. Lo importante es comprender qué ocurre desde que una IA recibe información hasta que es capaz de utilizarla para responder, reconocer algo o generar contenido.

Y eso es precisamente lo que vamos a ver en este artículo: qué es realmente la inteligencia artificial, cómo aprende, cómo funciona y por qué ha pasado de ser una tecnología que utilizábamos sin darnos cuenta a convertirse en una parte cada vez más importante de nuestra vida.

¿Qué es realmente la Inteligencia Artificial?

En términos sencillos, la inteligencia artificial o IA es una tecnología que permite a una máquina realizar tareas que normalmente asociamos con la inteligencia humana, como reconocer imágenes, comprender un texto, encontrar patrones en grandes cantidades de información o generar una respuesta.

La diferencia está en cómo consigue hacerlo. Una herramienta tradicional necesita que alguien programe de antemano las instrucciones que debe seguir para cada situación. En cambio, muchos sistemas de IA pueden aprender a partir de datos, identificando patrones y relaciones que después utilizan cuando reciben nueva información. Por eso me gusta decir que, el modelo con el que hablas, ChatGPT por ejemplo, aprende de toda información que introduces en su sistema, y recuerda toda la información que le entregas.

Por ejemplo, un sistema diseñado para reconocer perros no necesita que alguien le explique todas las características posibles de un perro. Si ha sido entrenado con una gran cantidad de imágenes de perros y aprende qué patrones suelen aparecer en ellas. Cuando posteriormente recibe una imagen que nunca había visto, utiliza lo aprendido y determina si de verdad es o no un perro.

Esto no significa que la máquina entienda las cosas exactamente como lo hacemos nosotros. La IA trabaja con los patrones que ha aprendido y con la información que recibe, y dependiendo del sistema puede utilizar ese conocimiento para clasificar, predecir, recomendar o generar algo nuevo.

Por eso, cuando utilizamos ChatGPT para escribir un texto o responder una pregunta, no estamos hablando con una persona que conoce la respuesta de la misma manera que nosotros. Estamos utilizando un modelo que ha aprendido a trabajar con el lenguaje y que utiliza ese aprendizaje, junto con el contexto que le proporcionamos, para generar una respuesta.

Esta diferencia es importante porque nos permite entender mejor qué es la inteligencia artificial y, también, por qué puede hacer cosas sorprendentes y al mismo tiempo equivocarse.

¿Qué tipos de inteligencia artificial existen?

Cuando hablamos de inteligencia artificial solemos meter muchas tecnologías diferentes en el mismo concepto. Para entenderlo sin complicarnos, basta con distinguir entre la IA que utilizamos actualmente y la que todavía pertenece al futuro, aunque uno muy próximo viendo cómo avanza esto...

La mayoría de las aplicaciones que conocemos utilizan una IA especializada, diseñada para realizar determinadas tareas. Es el caso de un sistema que recomienda una película, detecta un posible fraude o reconoce lo que aparece en una fotografía. No significa que la máquina tenga una inteligencia similar a la nuestra, sino que ha aprendido a desenvolverse en un problema concreto.

Dentro de esta evolución también encontramos la IA generativa, que es la que ha hecho que la inteligencia artificial llegue a tantas personas en los últimos años. Herramientas como ChatGPT que todos la conocemos, pueden generar textos, imágenes, código o respuestas a partir de las instrucciones que reciben. No se limitan a reconocer información: pueden crear un resultado nuevo utilizando los patrones aprendidos durante su entrenamiento.

Por otro lado está la llamada inteligencia artificial general (AGI). La idea es desarrollar sistemas capaces de desenvolverse en una gran variedad de tareas intelectuales con una capacidad comparable a la de una persona. Es un concepto muy presente cuando se habla del futuro de la IA, pero no es la tecnología que tenemos hoy.

Para entender la inteligencia artificial actual, por tanto, no necesitamos memorizar una lista de categorías. Lo importante es quedarse con una idea: las IA que utilizamos hoy están diseñadas para realizar tareas cada vez más variadas y complejas, y algunas de ellas, como la IA generativa, pueden crear contenido a partir de lo que les pedimos.

¿Cómo aprende una Inteligencia Artificial?

Para que una inteligencia artificial pueda realizar una tarea, primero necesita aprender a partir de grandes cantidades de datos. Este proceso es diferente al aprendizaje de una persona, pero la idea básica puede entenderse fácilmente.

Imaginemos que queremos enseñar a una IA a reconocer fotografías de gatos. No sería suficiente con decirle cómo es un gato. Necesitaríamos proporcionarle miles o millones de imágenes y mostrarle cuáles contienen gatos y cuáles no. A partir de esos ejemplos, el sistema empieza a encontrar patrones: formas, características, relaciones entre los elementos de una imagen y otros detalles que le ayudan a diferenciarlos.

Ese proceso se conoce como entrenamiento. Durante el entrenamiento, el modelo analiza los datos y ajusta su comportamiento cada vez que encuentra una diferencia entre el resultado que ha generado y el que debería obtener. Con suficientes ejemplos, consigue construir un modelo capaz de utilizar lo aprendido cuando recibe información que no había visto anteriormente.

Esto es lo que permite que una IA no tenga que recibir una instrucción específica para cada situación. En lugar de decirle exactamente qué debe hacer en cada caso, aprende patrones a partir de los ejemplos y utiliza esos patrones para producir un resultado.

Con una herramienta como ChatGPT ocurre algo mucho más complejo. El modelo se entrena con enormes cantidades de información para aprender cómo funciona el lenguaje y las relaciones entre palabras, conceptos y diferentes tipos de información. Cuando escribimos una pregunta, utiliza ese aprendizaje junto con el contexto que le proporcionamos para generar una respuesta.

Por eso, cuando hablamos de que una IA «aprende», no significa que piense o comprenda exactamente como una persona. Significa que el modelo ha encontrado patrones en los datos con los que ha sido entrenado y puede utilizar esos patrones cuando se enfrenta a nueva información.

Y aquí está una de las claves para entender la IA: los datos son la materia prima, el entrenamiento permite encontrar patrones y el modelo utiliza lo aprendido para generar un resultado cada vez con mayor exactitud y éxito.

¿Dónde utilizamos Inteligencia Artificial?

Aunque muchas veces relacionamos la inteligencia artificial directamente con ChatGPT, lo que más a mano y democratizado está. Lo cierto es que llevamos años utilizándola sin darnos cuenta. La diferencia es que hasta hace poco estaba integrada principalmente en herramientas que hacían una tarea concreta y no necesitábamos interactuar directamente con ella.

Cuando una plataforma nos recomienda una película porque cree que puede gustarnos, cuando un banco detecta una operación que parece sospechosa o cuando un traductor convierte automáticamente un texto a otro idioma, podemos estar utilizando sistemas de inteligencia artificial.

También aparece en los buscadores, en los sistemas de reconocimiento de imágenes, en la publicidad personalizada o en aplicaciones de navegación que utilizan grandes cantidades de datos para ayudarnos a encontrar una ruta.

Y en los últimos años ha aparecido una forma mucho más visible de utilizarla. La IA generativa ha conseguido que podamos interactuar directamente con estos sistemas para pedirles que escriban un texto, creen una imagen, generen código, resuman un documento o nos ayuden a analizar información.

ChatGPT es probablemente el ejemplo más conocido, pero no es el único. Herramientas como Gemini o Claude, entre muchas otras, utilizan modelos de inteligencia artificial generativa para realizar este tipo de tareas.

Lo interesante es que la IA no necesita parecerse a ChatGPT para estar presente. Puede funcionar en segundo plano sin que lleguemos a verla, o convertirse en una herramienta con la que interactuamos directamente.

Por eso, cuando hablamos de inteligencia artificial no estamos hablando únicamente de los chatbots que han aparecido recientemente. Estamos hablando de una tecnología que ya forma parte de muchas de las herramientas que utilizamos y que cada vez está asumiendo tareas más complejas. Lo siguiente, por ejemplo, la Inteligencia Artificial trabajando por sí sola en tu ordenador.

La IA ya forma parte de nuestra vida

La inteligencia artificial puede parecer mucho más complicada de lo que realmente necesitamos entender para empezar a utilizarla. Al final, la idea principal es bastante sencilla: los sistemas de IA aprenden a partir de grandes cantidades de datos, encuentran patrones en ellos y utilizan lo aprendido para generar un resultado cuando reciben nueva información.

A partir de ahí, las posibilidades son enormes. Algunas inteligencias artificiales están diseñadas para tareas concretas y otras, como las herramientas de IA generativa, pueden trabajar con texto, imágenes, código o diferentes tipos de información. Y lo más importante es que muchas de estas capacidades ya están disponibles y forman parte de herramientas que podemos utilizar hoy.

ChatGPT es probablemente el ejemplo que mejor representa este cambio. Lo que empezó para muchos como una forma diferente de hacer preguntas se ha convertido en una herramienta capaz de ayudarnos a analizar documentos, crear contenido, investigar información o trabajar con diferentes tipos de tareas.

Pero entender qué es la IA no significa conocer todos sus detalles técnicos. Lo importante es tener clara la base: saber qué hay detrás de estas herramientas, qué pueden hacer y también dónde están sus límites.

A partir de aquí podemos profundizar en cada una de sus aplicaciones. En VALORAINFO iremos entrando en ellas poco a poco, desde la IA generativa y cómo funciona ChatGPT hasta las herramientas que podemos utilizar en nuestro día a día y el impacto que esta tecnología está teniendo en las empresas.